function W = DeltaSGD(W, X, D) alpha = 0.9; N = 4; for k = 1:N x = X(k, :)'; d = D(k); % 填空 v = ? y = Sigmoid(v); % 填空 delta = ? dW = alpha*delta*x; % delta rule % dW(1) = alpha*delta*x(1); % 等价形式 % dW(2) = alpha*delta*x(2); % dW(3) = alpha*delta*x(3); W(1) = W(1) + dW(1); W(2) = W(2) + dW(2); W(3) = W(3) + dW(3); end end
时间: 2023-06-13 14:07:12 浏览: 72
这段代码是一个使用 Delta Rule 和随机梯度下降(SGD)算法训练的三层神经网络模型的训练函数。其中,W表示网络的权值参数,X是输入数据,D是对应的期望输出。
代码中的for循环遍历了输入数据集中的每一个样本,每次循环都会计算出当前样本的输出y和误差delta,并且更新权值参数W。具体来说:
- x = X(k, :)'; 将第k个样本转换为列向量x。
- d = D(k); 获取第k个样本对应的期望输出d。
- v = ? 计算隐层神经元的净输入v,具体计算方式取决于网络的结构和激活函数。这里的代码没有给出具体的计算方式。
- y = Sigmoid(v); 将净输入v经过Sigmoid激活函数得到隐层神经元的输出y。
- delta = ? 计算当前样本的误差delta,具体计算方式也取决于网络的结构和激活函数。这里的代码也没有给出具体的计算方式。
- dW = alpha*delta*x; 计算当前样本对权值参数的调整量dW,其中alpha是学习率,x是输入向量,delta是误差值。
- W(1) = W(1) + dW(1); W(2) = W(2) + dW(2); W(3) = W(3) + dW(3); 根据计算得到的调整量dW,更新权值参数W。
这样,经过N次迭代后,权值参数W就可以被训练出来,从而可以对新的输入数据进行预测。
相关问题
完善以下程序:function W = DeltaSGD(W, X, D) alpha = 0.9; N = 4; for k = 1:N x = X(k, :)'; d = D(k); % 填空 v = ? y = Sigmoid(v); % 填空 delta = ? dW = alpha*delta*x; % delta rule % dW(1) = alpha*delta*x(1); % 等价形式 % dW(2) = alpha*delta*x(2); % dW(3) = alpha*delta*x(3); W(1) = W(1) + dW(1); W(2) = W(2) + dW(2); W(3) = W(3) + dW(3); end end
function W = DeltaSGD(W, X, D)
alpha = 0.9;
N = 4;
for k = 1:N
x = X(k, :)';
d = D(k);
v = W'*x; % 计算输入和权重的乘积
y = Sigmoid(v);
delta = (d - y) * y * (1 - y); % 计算 delta
dW = alpha * delta * x; % 计算权重的更新量
W = W + dW; % 更新权重
end
end
function [C]=K_Means(X,M,D)
该函数的作用是使用 K-Means 算法对给定数据集 X 进行聚类,其中 M 是聚类的数量,D 是数据集的维度。函数返回聚类结果 C。
K-Means 算法的基本思路是随机选取 K 个初始聚类中心,然后反复迭代更新每个数据点所属的聚类,直到聚类中心不再变化或达到一定的迭代次数。
下面是该函数的代码实现:
```matlab
function [C]=K_Means(X,M,D)
% X: 数据集,每行是一个数据点
% M: 聚类数量
% D: 数据集维数
% C: 聚类结果,每个元素表示该数据点所属的聚类编号
% 随机初始化聚类中心
Cen=X(randperm(size(X,1),M),:);
% 初始化聚类结果
C=zeros(size(X,1),1);
for i=1:100 % 最大迭代次数为100
% 对每个数据点计算距离最近的聚类中心,并更新聚类结果
for j=1:size(X,1)
[~,C(j)]=min(sum((repmat(X(j,:),M,1)-Cen).^2,2));
end
% 更新聚类中心
for k=1:M
Cen(k,:)=mean(X(C==k,:),1);
end
% 如果聚类中心不再变化,跳出循环
if sum(sum(abs(Cen-Cen_old)))<1e-5
break;
end
% 保存上一轮聚类中心
Cen_old=Cen;
end
```
需要注意的是,K-Means 算法对初始聚类中心的选择比较敏感,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。因此,一般会进行多次随机初始化,并选择最优的结果作为最终聚类结果。
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