hidden_layer_error = output_layer_delta.dot(self.weights_ho.T)实现什么功能,有那些运算
时间: 2024-05-20 17:13:33 浏览: 12
这行代码实现了计算输出层误差传播到隐藏层的误差,并且将该误差记录在了 hidden_layer_error 变量中。
具体来说,该行代码中的运算包括:
- output_layer_delta:输出层的误差项,是一个形状为 (batch_size, output_size) 的矩阵,其中 batch_size 为批量大小,output_size 为输出层神经元的个数。
- self.weights_ho.T:将隐藏层到输出层的权重矩阵转置,得到形状为 (output_size, hidden_size) 的矩阵,其中 hidden_size 为隐藏层神经元的个数。
- output_layer_delta.dot(self.weights_ho.T):将输出层误差项乘以隐藏层到输出层的权重矩阵的转置,得到形状为 (batch_size, hidden_size) 的矩阵,即误差项在隐藏层的值。
因此,这行代码实现了将输出层误差项反向传播到隐藏层,并计算出隐藏层的误差项。
相关问题
self.weights[i] += learning_rate * layer.T.dot(delta) 代码含义
这段代码是在实现神经网络中的反向传播算法。其中,self.weights[i]是第i层的权重矩阵,learning_rate是学习率,layer.T是第i层的输入矩阵的转置,delta是第i层的误差矩阵。这段代码的意思是:对于第i层权重矩阵更新,使用学习率乘上第i层输入矩阵转置与第i层误差矩阵的点积来计算新的权重矩阵。
class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化
函数,可以将这个神经网络变为完整的模型。一种常见的损失函数是均方误差(Mean Squared Error),可以用于回归问题:
```python
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.output_dim = output_dim
self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim)
self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim))
self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim)
self.bias2 = np.zeros((1, output_dim))
def relu(self, x):
return np.maximum(0, x)
def relu_derivative(self, x):
return np.where(x >= 0, 1, 0)
def forward(self, x):
self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1
self.a1 = self.relu(self.z1)
self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2
self.y_hat = self.z2
return self.y_hat
def backward(self, x, y, learning_rate):
error = self.y_hat - y
delta2 = error
delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)
grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1)
grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)
self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2
self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2
self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1
self.bias1 -= learning_rate * grad_bias1
def mse_loss(self, y, y_hat):
return np.mean((y - y_hat)**2)
def sgd_optimizer(self, x, y, learning_rate):
y_hat = self.forward(x)
loss = self.mse_loss(y, y_hat)
self.backward(x, y, learning_rate)
return loss
```
在这个模型中,我们添加了 `mse_loss` 函数,用于计算均方误差,同时添加了 `sgd_optimizer` 函数,用于执行随机梯度下降优化算法。在每次迭代中,我们计算预测值 `y_hat`,然后计算损失值并执行反向传播算法更新神经网络的权重和偏置。最后,我们返回损失值作为当前迭代的结果。根据需要,我们可以使用其他损失函数和优化器来训练这个神经网络。
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