循环神经网络phyton代码
时间: 2023-09-03 12:15:06 浏览: 48
这是一个循环神经网络的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义常量
n_input = 3 # 输入维度大小
n_hidden = 5 # 隐藏层维度大小
n_output = 2 # 输出维度大小
n_steps = 2 # 时间步数
# 初始化权重和偏置
Wxh = np.random.randn(n_input, n_hidden) # 输入到隐藏层的权重矩阵
Whh = np.random.randn(n_hidden, n_hidden) # 隐藏层到隐藏层的权重矩阵
Why = np.random.randn(n_hidden, n_output) # 隐藏层到输出层的权重矩阵
bh = np.zeros((1, n_hidden)) # 隐藏层偏置
by = np.zeros((1, n_output)) # 输出层偏置
# 定义激活函数(使用 tanh 函数)
def tanh(x):
return np.tanh(x)
# 定义 softmax 函数
def softmax(x):
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / np.sum(e_x, axis=1, keepdims=True)
# 定义前向传播函数
def rnn_forward(inputs):
hidden_states = np.zeros((n_steps + 1, n_hidden)) # 记录每个时间步的隐藏状态
outputs = np.zeros((n_steps, n_output)) # 记录每个时间步的输出
for t in range(n_steps):
# 计算隐藏状态和输出
hidden_states[t+1] = tanh(inputs[t].dot(Wxh) + hidden_states[t].dot(Whh) + bh)
outputs[t] = softmax(hidden_states[t+1].dot(Why) + by)
return hidden_states, outputs
# 测试函数
inputs = np.random.randn(n_steps, n_input) # 随机输入
hidden_states, outputs = rnn_forward(inputs) # 进行前向传播
```
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