def gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,alpha,num_iters,Lambda,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels): #梯度下降优化网络 Theta1 = initial_nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) #初始化第一层权重 Theta2 = initial_nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) #初始化第二层权重 m=len(y) #样本数 J_history =[] #每次迭代后的代加 for i in range(num_iters): #遍历每一次迭代过程 nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) # cost, grad1, grad2 = nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda)[3:] Theta1 = Theta1 - (alpha * grad1) Theta2 = Theta2 - (alpha * grad2) J_history.append(cost) nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) return nn_paramsFinal , J_history
时间: 2023-06-20 19:06:13 浏览: 54
这是一个用于神经网络模型的梯度下降函数。它接受输入数据X、标签y、初始权重initial_nn_params、学习率alpha、迭代次数num_iters、正则化参数Lambda、输入层大小input_layer_size、隐藏层大小hidden_layer_size和输出层大小num_labels。在每个迭代步骤中,它计算代价函数的值,以及每层权重的梯度,并使用学习率和梯度来更新权重。最后,它返回更新后的权重和每个迭代步骤的代价函数值。
相关问题
def gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,alpha,num_iters,Lambda,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels):
### 回答1:
该函数实现了神经网络的梯度下降算法,用于训练神经网络。下面是参数的解释:
- X: 训练数据集,每行表示一个样本。
- y: 训练数据集的标签,每行表示一个标签。
- initial_nn_params: 初始化的神经网络参数。
- alpha: 学习率。
- num_iters: 梯度下降的迭代次数。
- Lambda: 正则化参数。
- input_layer_size: 输入层的节点数。
- hidden_layer_size: 隐藏层的节点数。
- num_labels: 输出层的节点数。
函数的返回值为训练好的神经网络参数。
### 回答2:
gradientDescentnn函数是一个用于实现神经网络的梯度下降算法的函数。参数X是训练集的特征矩阵,y是训练集的标签矩阵。initial_nn_params是神经网络的初始参数矩阵,alpha是学习率,num_iters是迭代次数。Lambda是正则化参数,input_layer_size是输入层的大小,hidden_layer_size是隐藏层的大小,num_labels是输出层的大小。
在函数体内部,首先定义了一些变量,包括训练集的样本数量m,每个样本的特征数量n,以及隐藏层和输出层的权重矩阵。
接下来,使用循环来迭代更新参数。每次迭代都计算当前参数下的前向传播和反向传播,并根据梯度计算更新参数。其中,前向传播用于计算每一层的激活值,反向传播用于计算每一层的误差值,并根据误差值计算梯度。
在计算梯度时,还会根据正则化参数Lambda对权重矩阵进行惩罚,以防止过拟合。
最后,将更新后的参数返回。
总结起来,该函数的作用是使用梯度下降算法来训练神经网络,并返回训练得到的参数。
### 回答3:
gradientDescentnn函数是一个用于实现神经网络梯度下降算法的函数。该函数的主要作用是根据给定的输入特征 X、目标变量 y、神经网络参数 initial_nn_params、学习率 alpha、迭代次数 num_iters、正则化参数 Lambda、输入层大小 input_layer_size、隐藏层大小 hidden_layer_size 和标签数量 num_labels,使用梯度下降算法来优化神经网络参数。
该函数的输入参数含义如下:
- X:输入特征矩阵,每一行代表一个训练样本
- y:目标变量矩阵,每一行代表一个训练样本的标签
- initial_nn_params:神经网络初始参数,是一个向量
- alpha:学习率,控制参数更新的步长
- num_iters:迭代次数,控制梯度下降的次数
- Lambda:正则化参数,用于控制模型复杂度
- input_layer_size:输入层大小,即输入特征的维度
- hidden_layer_size:隐藏层大小,即隐藏层神经元的数量
- num_labels:标签数量,即分类的类别数量
在函数内部的实现过程中,会根据给定的参数构造一个神经网络模型,包括输入层、隐藏层和输出层。然后,利用反向传播算法计算每一层的梯度,并根据梯度和学习率进行参数更新。在每一次迭代中,会计算当前迭代的损失函数值,并将损失函数值保存下来。最后,返回优化后的神经网络参数和每次迭代的损失函数值。
总的来说,gradientDescentnn函数是一个实现神经网络梯度下降算法的函数,可以用于优化神经网络的参数,并返回优化后的参数和损失函数值。
def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters,Lambda):
This is a Python function for performing gradient descent algorithm with regularization on a given dataset.
- X: Input feature matrix of size (m, n+1) where m is the number of training examples and n is the number of features. The first column of X is usually all ones for the bias term.
- y: Output vector of size (m, 1) containing the target values for each training example.
- theta: Parameter vector of size (n+1, 1) containing the initial values for the model parameters.
- alpha: Learning rate for the gradient descent algorithm.
- num_iters: Number of iterations to run the gradient descent algorithm.
- Lambda: Regularization parameter for controlling the trade-off between fitting the training data well and avoiding overfitting.
The function returns the optimized parameter vector theta after running the gradient descent algorithm.
Here's the code:
```python
def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters,Lambda):
m = len(y)
for i in range(num_iters):
h = X.dot(theta)
error = h - y
reg_term = (Lambda/m) * np.sum(theta[1:]**2)
grad = (1/m) * (X.T.dot(error) + reg_term)
theta[0] -= alpha * grad[0]
theta[1:] -= alpha * grad[1:]
return theta
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)