deltas = [error * self.activation_deriv(a[-1])]代码含义
时间: 2023-02-12 16:16:53 浏览: 69
这行代码中, "deltas" 是一个列表, "error" 是一个数值, "self.activation_deriv(a[-1])" 是一个函数的返回值。它的含义是将 "error" 乘上 "self.activation_deriv(a[-1])" 的结果, 并将其赋值给 "deltas" 列表的第一个元素。
相关问题
deltas.append(deltas[-1].dot(self.weights[l].T)*self.activation_deriv(a[l]))代码含义
这段代码是在执行反向传播算法(backpropagation)中的一部分。其中,deltas 是一个列表,用于存储每层的误差项;self.weights[l] 是第 l 层的权重矩阵;self.activation_deriv(a[l]) 是第 l 层的激活函数的导数值。
这句话的意思是,将第 l 层误差项乘上 (l-1)层权重矩阵的转置矩阵,再乘上激活函数导数值, 最后添加到 deltas 列表中。
for k in range(epochs):#k在第几次的循环中 i = np.random.randint(X.shape[0]) a = [X[i]] for l in range(len(self.weights)): #going forward network, for each layer a.append(self.activation(np.dot(a[l], self.weights[l]))) #Computer the node value for each layer (O_i) using activation function error = y[i] - a[-1] #Computer the error at the top layer deltas = [error * self.activation_deriv(a[-1])] #For output layer, Err calculation (delta is updated error) #Staring backprobagation for l in range(len(a) - 2, 0, -1): # we need to begin at the second to last layer #Compute the updated error (i,e, deltas) for each node going from top layer to input layer deltas.append(deltas[-1].dot(self.weights[l].T)*self.activation_deriv(a[l])) deltas.reverse() for i in range(len(self.weights)): layer = np.atleast_2d(a[i]) delta = np.atleast_2d(deltas[i]) self.weights[i] += learning_rate * layer.T.dot(delta) 代码含义
在Python中,"for k in range(epochs):" 意味着进行一个循环,循环变量 k 的值将在范围 [0, epochs) 中变化,每次循环都会执行其后面的语句。在这里,epochs 是一个变量或常量,表示循环的次数。
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