DW如何批量替换链接改成#

本文介绍了一种特定的设置方法,并通过图示进行了详细说明。该设置对于理解相应系统的配置至关重要。

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看如下图的设置

转载于:https://www.cnblogs.com/ityz/p/9176350.html

import numpy as np # 模拟数据生成(假设输入特征为5个传感器参数,输出为3类故障) def generate_data(samples=1000): X = np.random.randn(samples, 5) # 5个传感器参数 y = np.random.randint(0, 3, size=(samples, 1)) # 3类故障 return X, y # Sigmoid激活函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # BP神经网络类 class BPNN: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) * 0.01 self.b1 = np.zeros((1, hidden_size)) self.W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) * 0.01 self.b2 = np.zeros((1, output_size)) def forward(self, X): self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1 self.a1 = sigmoid(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2 exp_scores = np.exp(self.z2) self.probs = exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True) return self.probs def backward(self, X, y, learning_rate=0.1): delta3 = self.probs delta3[range(len(X)), y.flatten()] -= 1 delta3 /= len(X) dW2 = np.dot(self.a1.T, delta3) db2 = np.sum(delta3, axis=0, keepdims=True) delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) * (self.a1 * (1 - self.a1)) dW1 = np.dot(X.T, delta2) db1 = np.sum(delta2, axis=0) # 参数更新 self.W2 -= learning_rate * dW2 self.b2 -= learning_rate * db2 self.W1 -= learning_rate * dW1 self.b1 -= learning_rate * db1 # 训练流程 X_train, y_train = generate_data(1000) nn = BPNN(5, 4, 3) # 输入层5节点,隐藏层4节点,输出层3节点 for epoch in range(1000): probs = nn.forward(X_train) nn.backward(X_train, y_train) if epoch % 100 == 0: preds = np.argmax(probs, axis=1) accuracy = np.mean(preds == y_train.flatten()) print(f"Epoch {epoch}, Accuracy: {accuracy:.2f}") 把这段代码改成适用于MATLAB的
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03-08
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