def loss(self, x, t): y = self.predict(x, train_flg=True) return self.last_layer.forward(y, t) def accuracy(self, x, t, batch_size=100): if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) acc = 0.0 for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)): tx = x[i*batch_size:(i+1)*batch_size] tt = t[i*batch_size:(i+1)*batch_size] y = self.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) acc += np.sum(y == tt) return acc / x.shape[0]

这段代码是神经网络中的损失函数和准确率计算函数。损失函数用于计算预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数有交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。该函数接受两个输入参数x和t，其中x表示输入数据，t表示对应的真实标签。函数首先调用predict函数计算出预测结果y，然后将预测结果y和真实标签t传入最后一层last_layer的forward方法中计算损失值，并返回结果。

准确率计算函数用于计算模型在给定数据集上的准确率。该函数接受三个输入参数x、t和batch_size，其中x和t分别表示输入数据和对应的真实标签，batch_size表示每次计算准确率时使用的数据批次大小。函数首先判断真实标签的维度是否为1，如果不是则将其转换为one-hot编码。然后遍历整个数据集，每次取出batch_size个数据进行预测，并将预测结果和真实标签进行比较，计算出正确预测的个数。最终将所有batch的正确预测个数相加并除以数据集总大小得到准确率。

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def predict(self, x, train_flg=False): for layer in self.layers: if isinstance(layer, Dropout):#isinstance来判断是不是已知类型 x = layer.forward(x, train_flg) else: x = layer.forward(x) return x

这段代码是用于前向传播的。对于输入数据`x`，我们先用for循环遍历所有的层，对于每一层，如果是Dropout层，调用其forward方法并传入`train_flg`参数表示当前是否处于训练模式，否则调用其forward方法，将输出作为下一层的输入。最后返回最后一层的输出结果。这个方法用于预测时的前向传播。

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

这是一个使用反向传播算法实现的简单的三层神经网络，输入层有3个节点，隐藏层有4个节点，输出层有1个节点。它的训练数据X是一个4x3的矩阵，y是一个4x1的矩阵。训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据进行前向传播，计算输出值，在计算误差，并使用反向传播算法更新权重和偏置，最终得到一个可以进行二分类的神经网络模型。

在代码的最后，我们使用训练好的模型对新数据进行了预测，输出预测的结果。