惰性神经网络的代码样例
时间: 2023-07-08 10:54:54 浏览: 38
以下是一个简单的惰性神经网络的代码样例:
```
import numpy as np
class LazyNN:
def __init__(self, n_features, n_hidden, sparse_ratio=0.5):
self.n_features = n_features
self.n_hidden = n_hidden
self.sparse_ratio = sparse_ratio
# 初始化输入层到隐藏层的权重
self.W = np.random.normal(loc=0.0, scale=np.sqrt(1.0 / n_features), size=(n_features, n_hidden))
# 初始化隐藏层的偏置
self.b = np.zeros((n_hidden,))
# 初始化输入层的稀疏编码矩阵
self.S = np.zeros((n_features, n_hidden))
for i in range(n_features):
idx = np.random.choice(n_hidden, int(sparse_ratio * n_hidden), replace=False)
self.S[i, idx] = 1
def forward(self, X):
# 输入层到隐藏层的线性变换
h = np.dot(X, self.W) + self.b
# 隐藏层的稀疏编码
z = np.dot(h, self.S)
# 隐藏层到输出层的线性变换(假设是一个二分类问题)
y = np.dot(z, np.array([[1], [-1]]))
return y
```
这个样例代码实现了一个惰性神经网络,其中输入层有`n_features`个特征,隐藏层有`n_hidden`个神经元,稀疏比率为`sparse_ratio`。在前向传播过程中,首先进行输入层到隐藏层的线性变换,然后通过稀疏编码矩阵对隐藏层进行稀疏编码,最后进行隐藏层到输出层的线性变换,输出一个二分类问题的预测结果。