ue_ps = np.zeros([self.ue_num, 3])

时间: 2024-05-31 09:09:29 浏览: 81
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python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

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这行代码创建了一个形状为 (self.ue_num, 3) 的 numpy 数组，元素都初始化为 0。这个数组表示了一组无线设备的位置，其中 self.ue_num 表示设备的数量，3 表示每个设备在三维空间中的坐标。具体来说，每个设备的位置可以表示为一个三元组 (x, y, z)，这个数组就是按照这个方式存储每个设备的位置信息的。
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ue_ps = np.zeros([self.ue_num, 3]) p_out = np.zeros(self.ue_num) th_out = np.zeros(self.ue_num)

ue_ps 数组的形状为 (ue_num, 3)，意味着每个用户设备有三个坐标（比如 x、y 和 z 坐标）。p_out 和 th_out 数组的长度都为 ue_num，分别表示每个用户设备的输出功率和阈值。在初始化时，这些数组都被赋值...

init_ue = np.zeros([self.ue_num, 3])

这行代码定义了一个名为init_ue的NumPy数组，它有self.ue_num行和3列，并且所有元素的值都初始化为0。self.ue_num是一个对象属性，它代表了某个程序中的UE数量。因此，init_ue是一个大小为self.ue_num x 3...

self.UE_buffer = np.zeros([Queue_max, UE_max_no])

这是一段 Python 代码，用于创建一个名为“UE_buffer”的变量，该变量是一个矩阵，它包含了许多大小为“UE_max_no”的子向量，并设置为 0。该变量用于存储在某个系统中的多个用户设备的信息。

self.distance_m = np.zeros((self.num, self.num))

其中 np.zeros() 函数用来创建一个全零数组，参数是一个元组，表示数组的形状。在这里，形状为 (num, num) 表示创建一个 num 行 num 列的二维数组。然后这个全零数组被赋值给 self.distance_m 变量，表示这个矩阵是...

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for i in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[i-s-num_time_steps+1] = self.raw[i-num_time_steps+1:i+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:]

X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() ...

我的模型定义如下 ： def _slice_multi(self): s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n - num_time_steps+1): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for j in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[j-s-num_time_steps+1] = self.raw[j-num_time_steps+1:j+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:] return X1, X2, Y 如何修改Y的定义

Y = np.zeros((self.n - s - num_time_steps + 1, num_time_steps, self.m)) for j in range(s + num_time_steps - 1, self.n): Y[j - s - num_time_steps + 1] = self.raw[j - num_time_steps + 1:j + 1].copy() ...

def __init__(self, input_dim=(3, 32, 32), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-3, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype = dtype # Initialize weights and biases C, H, W = input_dim self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size) self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters * H * W // 4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes) self.params['b3'] = np.zeros(num_classes) for k, v in self.params.items(): self.params[k] = v.astype(dtype)定义了W吗

在这个初始化函数中，定义了神经网络的权重和偏置项，并将其存储在self.params字典中。其中，第一层卷积层的权重参数W1的形状为(num_filters, C, filter_size, filter_size)，即(num_filters, 输入数据通道数C, 卷积...

class PSO: def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置

在初始化函数中，首先解析传入的参数，包括迭代的代数NGEN、种群大小pop_size、变量的个数var_num以及变量的约束范围。然后，声明了一个bound列表，并向其中添加了变量的约束范围。接着，声明了一些用于存储粒子位置...

def __init__(self, input_dim=(3, 32, 32), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-3, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype = dtype # Initialize weights and biases C, H, W = input_dim self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size) self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters*H*W/4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes) self.params['b3'] = np.zeros(num_classes) for k, v in self.params.iteritems(): self.params[k] = v.astype(dtype)报错'float' object cannot be interpreted as an integer

self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters*H*W/4, hidden_dim) 其中的num_filters*H*W/4是一个整数表达式，但是由于H和W的类型是整数，而num_filters和4都是浮点数常量，因此...

class ThreeLayerConvNet(object): def __init__(self, input_dim=(3, 32, 32), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-3, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype = dtype # Initialize weights and biases C, H, W = input_dim self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size) self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters * H * W // 4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes) self.params['b3'] = np.zeros(num_classes) for k, v in self.params.items(): self.params[k] = v.astype(dtype)用于mnist识别中，应该怎么修改

self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters * H * W // 4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = ...

class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码

dists = np.zeros((num_test, num_train)) # 创建一个距离矩阵，大小为(num_test, num_train) # 计算测试数据集和训练数据集之间的距离 d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) # 先计算两个矩阵的乘积，再将结果...

def train(self, X, y): num_samples, num_features = X.shape # 初始化权重和偏置 self.weights = np.zeros(num_features) self.bias = 0 for _ in range(self.num_iterations): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) # 计算梯度 dw = (1 / num_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1 / num_samples) * np.sum(y_pred - y) # 添加正则化项 if self.regularization == 'l1': dw += (self.reg_strength / num_samples) * np.sign(self.weights) elif self.regularization == 'l2': dw += (self.reg_strength / num_samples) * self.weights # 更新权重和偏置 self.weights -= self.learning_rate * dw self.bias -= self.learning_rate * db

num_iterations表示迭代次数；regularization表示正则化方式，可以是'l1'或'l2'；reg_strength表示正则化项的强度；learning_rate表示学习率。在训练过程中，先通过线性模型计算出每个样本属于正例的概率，然后通过...

num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2))

这是一个Python代码片段，其中self.data是一个numpy数组，它的形状是(m, n)，其中m是样本数，n是特征数。self.theta是一个numpy数组，它的形状是(n, 2)，其中第一列表示正类的权重，第二列表示负类的...

逐句解释一下import numpy as npclass Perceptron: def __init__(self, num_classes, input_size, lr=0.1, epochs=1000): self.num_classes = num_classes self.input_size = input_size self.lr = lr self.epochs = epochs self.weights = np.zeros((num_classes, input_size)) self.biases = np.zeros(num_classes) def train(self, X, y): for epoch in range(self.epochs): for i in range(X.shape[0]): x = X[i] target = y[i] output = self.predict(x) if output != target: self.weights[target] += self.lr * x self.biases[target] += self.lr self.weights[output] -= self.lr * x self.biases[output] -= self.lr def predict(self, x): scores = np.dot(self.weights, x) + self.biases return np.argmax(scores)if __name__ == '__main__': X = np.array([[1, 1], [2, 1], [2, 3], [3, 2]]) y = np.array([0, 0, 1, 1]) num_classes = 2 input_size = 2 perceptron = Perceptron(num_classes, input_size) perceptron.train(X, y) print(perceptron.predict(np.array([1, 2])))

8. self.weights = np.zeros((num_classes, input_size))：将一个大小为(num_classes, input_size)的全零数组赋值给Perceptron类的实例变量weights，用于存储神经元的权重。 9. self.biases = np.zeros...

def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置 # 初始化第0代初始全局最优解 temp = -1 for i in range(self.pop_size): for j in range(self.var_num): self.pop_x[i][j] = random.uniform(self.bound[0][j], self.bound[1][j]) self.pop_v[i][j] = random.uniform(0, 1) self.p_best[i] = self.pop_x[i] # 储存最优的个体 fit = self.fitness(self.p_best[i]) if fit > temp: self.g_best = self.p_best[i] temp = fit

首先，在 __init__() 方法中，将输入参数 parameters 解析为迭代的代数 NGEN、种群大小 pop_size、变量个数 var_num 和变量的约束范围 bound，并初始化各种变量的数组。 然后，在初始化第0代的所有粒子...
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MATLAB实现变邻域搜索算法源码解析

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-SNAP:折断" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决组合优化问题。它通过系统地改变问题的邻域结构来跳出局部最优解，从而增加找到全局最优解的概率。VNS算法的基本思想是在当前解的邻域内进行局部搜索，如果在该邻域内找不到更好的解，就增加邻域的规模（即改变邻域结构），重复搜索过程，直到满足停止条件。 SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）是一个大型网络数据集的集合，由斯坦福大学网络分析项目提供，包含了各种类型的网络数据，例如社交网络、引文网络、生物网络等。 SNAP数据集广泛应用于网络分析、图挖掘、复杂网络研究等领域。 在本次提供的资源中，标题表明了存在一段用Matlab编写的变邻域搜索算法代码，并且与SNAP数据集有关联。尽管没有明确的描述具体的算法实现细节，我们可以合理推测代码应该是针对某种优化问题设计的，且利用SNAP中的数据进行测试或验证。描述中简短提及“SNAP:折断”，这可能意味着在SNAP数据集中选取特定的网络结构或问题实例，或是指算法中涉及到对网络结构进行“折断”操作来探索不同的邻域结构。 根据提供的文件标签“系统开源”，我们可以推断这段Matlab代码应该是公开可访问的。这意味着研究者和实践者可以从代码中学习算法实现，并且可以自由地使用、修改和分发这段代码，用于教育、研究或商业用途。开源代码的优势在于促进知识共享，加速技术进步，并为其他研究人员提供一个可验证、可扩展的算法实现基础。 文件名称列表中的“SNAP-master”可能指的是一系列与SNAP数据集相关的Matlab脚本、函数和数据文件。"master"一词通常在版本控制系统中用来表示主分支或主版本，暗示这些文件包含了最新或最完整的代码。这些文件可能包含了实现变邻域搜索算法的各种函数，以及与SNAP数据集交互的接口代码。 综合上述信息，以下是变邻域搜索算法及其在Matlab中的应用知识点： 1. 变邻域搜索算法基础：介绍VNS算法的概念、发展历史、算法流程以及在组合优化问题中的应用。 2. VNS算法的工作原理：详细说明在局部搜索和邻域结构变化中的步骤，包括邻域结构如何系统改变、何时改变以及如何评估解决方案的优劣。 3. Matlab实现要点：解释如何用Matlab语言编写VNS算法，包括数据结构的选择、算法流程的控制、局部搜索策略的实现等。 4. SNAP数据集介绍：描述SNAP数据集的背景、数据结构、数据类型以及如何通过Matlab访问和处理这些数据。 5. 算法与数据集的结合：讨论如何将VNS算法应用到SNAP数据集上的具体问题，例如网络结构优化、社区检测等，并说明如何在Matlab中进行实验设计和结果分析。 6. 开源代码的优势：探讨开源代码对算法研究和实践的积极影响，以及如何在学术界和工业界中贡献和利用开源资源。 7. 折断操作在VNS中的作用：分析在变邻域搜索过程中“折断”操作的意义，以及如何通过“折断”来探索不同的邻域结构，提高算法效率和解的质量。 以上知识点不仅覆盖了算法和数据集的理论和实践方面，还包括了开源文化和科研协作的重要概念。掌握了这些知识，研究者和开发者能够更好地利用变邻域搜索算法和SNAP数据集进行高性能计算和复杂网络分析。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩