Day 75:通用BP神经网络 (2. 单层实现)
代码:
package dl;import java.util.Arrays;
import java.util.Random;/*** Ann layer.*/
public class AnnLayer {/*** The number of input.*/int numInput;/*** The number of output.*/int numOutput;/*** The learning rate.*/double learningRate;/*** The mobp.*/double mobp;/*** The weight matrix.*/double[][] weights;/*** The delta weight matrix.*/double[][] deltaWeights;/*** Error on nodes.*/double[] errors;/*** The inputs.*/double[] input;/*** The outputs.*/double[] output;/*** The output after activate.*/double[] activatedOutput;/*** The inputs.*/Activator activator;/*** The inputs.*/Random random = new Random();/************************ The first constructor.** @param paraActivator* The activator.**********************/public AnnLayer(int paraNumInput, int paraNumOutput, char paraActivator,double paraLearningRate, double paraMobp) {numInput = paraNumInput;numOutput = paraNumOutput;learningRate = paraLearningRate;mobp = paraMobp;weights = new double[numInput + 1][numOutput];deltaWeights = new double[numInput + 1][numOutput];for (int i = 0; i < numInput + 1; i++) {for (int j = 0; j < numOutput; j++) {weights[i][j] = random.nextDouble();} // Of for j} // Of for ierrors = new double[numInput];input = new double[numInput];output = new double[numOutput];activatedOutput = new double[numOutput];activator = new Activator(paraActivator);}// Of the first constructor/*********************** Set parameters for the activator.** @param paraAlpha* Alpha. Only valid for certain types.* @param paraBeta* Beta.* @param paraAlpha* Alpha.*********************/public void setParameters(double paraAlpha, double paraBeta, double paraGamma) {activator.setAlpha(paraAlpha);activator.setBeta(paraBeta);activator.setGamma(paraGamma);}// Of setParameters/*********************** Forward prediction.** @param paraInput* The input data of one instance.* @return The data at the output end.*********************/public double[] forward(double[] paraInput) {//System.out.println("Ann layer forward " + Arrays.toString(paraInput));// Copy data.for (int i = 0; i < numInput; i++) {input[i] = paraInput[i];} // Of for i// Calculate the weighted sum for each output.for (int i = 0; i < numOutput; i++) {output[i] = weights[numInput][i];for (int j = 0; j < numInput; j++) {output[i] += input[j] * weights[j][i];} // Of for jactivatedOutput[i] = activator.activate(output[i]);} // Of for ireturn activatedOutput;}// Of forward/*********************** Back propagation and change the edge weights.** @param paraTarget* For 3-class data, it is [0, 0, 1], [0, 1, 0] or [1, 0, 0].*********************/public double[] backPropagation(double[] paraErrors) {//Step 1. Adjust the errors.for (int i = 0; i < paraErrors.length; i++) {paraErrors[i] = activator.derive(output[i], activatedOutput[i]) * paraErrors[i];}//Of for i//Step 2. Compute current errors.for (int i = 0; i < numInput; i++) {errors[i] = 0;for (int j = 0; j < numOutput; j++) {errors[i] += paraErrors[j] * weights[i][j];deltaWeights[i][j] = mobp * deltaWeights[i][j]+ learningRate * paraErrors[j] * input[i];weights[i][j] += deltaWeights[i][j];} // Of for j} // Of for ifor (int j = 0; j < numOutput; j++) {deltaWeights[numInput][j] = mobp * deltaWeights[numInput][j] + learningRate * paraErrors[j];weights[numInput][j] += deltaWeights[numInput][j];} // Of for jreturn errors;}// Of backPropagation/*********************** I am the last layer, set the errors.** @param paraTarget* For 3-class data, it is [0, 0, 1], [0, 1, 0] or [1, 0, 0].*********************/public double[] getLastLayerErrors(double[] paraTarget) {double[] resultErrors = new double[numOutput];for (int i = 0; i < numOutput; i++) {resultErrors[i] = (paraTarget[i] - activatedOutput[i]);} // Of for ireturn resultErrors;}// Of getLastLayerErrors/*********************** Show me.*********************/public String toString() {String resultString = "";resultString += "Activator: " + activator;resultString += "\r\n weights = " + Arrays.deepToString(weights);return resultString;}// Of toString/*********************** Unit test.*********************/public static void unitTest() {AnnLayer tempLayer = new AnnLayer(2, 3, 's', 0.01, 0.1);double[] tempInput = { 1, 4 };System.out.println(tempLayer);double[] tempOutput = tempLayer.forward(tempInput);System.out.println("Forward, the output is: " + Arrays.toString(tempOutput));double[] tempError = tempLayer.backPropagation(tempOutput);System.out.println("Back propagation, the error is: " + Arrays.toString(tempError));}// Of unitTest/*********************** Test the algorithm.*********************/public static void main(String[] args) {unitTest();}// Of main
}// Of class AnnLayer
结果:
相关文章:

Day 75:通用BP神经网络 (2. 单层实现)
代码: package dl;import java.util.Arrays; import java.util.Random;/*** Ann layer.*/ public class AnnLayer {/*** The number of input.*/int numInput;/*** The number of output.*/int numOutput;/*** The learning rate.*/double learningRate;/*** The m…...

PHP序列化,反序列化
一.什么是序列化和反序列化 php类与对象 类是定义一系列属性和操作的模板,而对象,就是把属性进行实例化,完事交给类里面的方法,进行处理。 <?php class people{//定义类属性(类似变量),public 代表可…...

Android google admob Timeout for show call succeed 问题解决
项目场景: 项目中需要接入 google admob sdk 实现广告商业化 问题描述 在接入Institial ad 时,onAdLoaded 成功回调,但是onAdFailedToShowFullScreenContent 也回调了错误信息 “Timeout for show call succeed.” InterstitialAd.load(act…...

EFLFK——ELK日志分析系统+kafka+filebeat架构
环境准备 node1节点192.168.40.16elasticsearch2c/4Gnode2节点192.168.40.17elasticsearch2c/4GApache节点192.168.40.170logstash/Apache/kibana2c/4Gfilebeat节点192.168.40.20filebeat2c/4G https://blog.csdn.net/m0_57554344/article/details/132059066?spm1001.2014.30…...
C# MVC controller 上传附件及下载附件(笔记)
描述:Microsoft.AspNetCore.Http.IFormFileCollection 实现附件快速上传功能代码。 上传附件代码 [Route("myUploadFile")][HttpPost]public ActionResult MyUploadFile([FromForm] upLoadFile rfile){string newFileName Guid.NewGuid().ToString(&quo…...

安装element-plus报错:Conflicting peer dependency: eslint-plugin-vue@7.20.0
VSCode安装element-plus报错: D:\My Programs\app_demo>npm i element-plus npm ERR! code ERESOLVE npm ERR! ERESOLVE could not resolve npm ERR! npm ERR! While resolving: vue/eslint-config-standard6.1.0 npm ERR! Found: eslint-plugin-vue8.7.1 npm E…...
【操作系统】进程和线程对照解释
进程(Process)和线程(Thread)都是操作系统中用于执行任务的基本单位,但它们有着不同的特点和使用方式。 进程(Process): 进程是正在运行的程序的实例。一个程序在运行时会被操作系统…...

4用opencv玩转图像2
opencv绘制文字和几何图形 黑色底图 显示是一张黑色图片 使用opencv画圆形 #画一个圆 cv2.circle(imgblack_img,center(400,400),radius100,color(0,0,255),thickness10) 画实心圆 只需要把thickness-1。 cv2.circle(imgblack_img,center(500,600),radius50,color(0,0,255),t…...
Swagger的使用
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言1 .介绍2. 使用步骤完整的WebMvcConfiguration.java 3. 常用注解 前言 1 .介绍 Swagger 是一个规范和完整的框架,用于生成、描述、调用和可视化 RE…...

python高阶技巧
目录 设计模式 单例模式 具体用法 工厂模式 优点 闭包 案例 修改闭包外部变量 闭包优缺点 装饰器 装饰器原理 装饰器写法 递归 递归的调用过程 递归的优缺点 用递归计算阶乘 设计模式 含义:设计模式是一种编程套路,通过这种编程套路可…...
Linux和Windows安装MySQL服务
Linux和Windows安装MySQL服务 1 Linux安装MySQL服务1.1 安装1.2 服务端启动1.3 客户端连接 2 Windows安装MySQL服务2.1官网下载安装包(windows)并解压2.2 配置系统环境变量2.3 服务端启动(管理员DOS)2.4 客户端连接(管理员DOS) 3 修改密码4 Windows问题 1 Linux安装MySQL服务 …...

Vue3 第四节 自定义hook函数以及组合式API
1.自定义hook函数 2.toRef和toRefs 3.shallowRef和shallowReactive 4.readonly和shallowReadonly 5.toRaw和markRaw 6.customref 一.自定义hook函数 ① 本质是一个函数,把setup函数中使用的Composition API 进行了封装,类似于vue2.x中的mixin 自定义hook函数…...

门面模式(C++)
定义 为子系统中的一组接口提供一个一致(稳定) 的界面,Facade模式定义了一个高层接口,这个接口使得这一子系统更加容易使用(复用)。 应用场景 上述A方案的问题在于组件的客户和组件中各种复杂的子系统有了过多的耦合,随着外部客户程序和各子…...
ASP.NET Core SignalR
ASP.NET Core SignalR是一个开发实时网络应用程序的框架,它使用WebSocket作为传输协议,并提供了一种简单和高效的方式来实现实时双向通信。 SignalR使用了一种称为"Hub"的概念来管理连接和消息的传递。开发者可以编写自己的Hub类,…...

auto-changelog的简单使用
auto-changelog的简单使用 自动化生成Git提交记录,CHANGELOG.md文件 github:https://github.com/cookpete/auto-changelog 安装 npm install -g auto-changelog配置脚本 package.json文件下 "scripts": {"changelog": "aut…...

map 比较(两个map的key,value 是否一样)
1. 用equals 比较 public static void main(String[] args) {List<Map<String,Object>> list new ArrayList<>();Map<String,Object> map1 new HashMap<>();map1.put("name","郭");map1.put("objId","1&quo…...
LayUI之入门
目录 1.什么是layui 2.layui、easyui与bootstrap的对比 有趣的对比方式,嘿嘿嘿.... easyuijqueryhtml4(用来做后台的管理界面) 半老徐娘 bootstrapjqueryhtml5 美女 拜金 layui 清纯少女 2.1 layui和bootstrap对比(这两个都属…...

【Linux】Linux下git的使用
文章目录 一、什么是git二、git发展史三、Gitee仓库的创建1.新建仓库2.复制仓库链接3.在命令行克隆仓库3.1仓库里的.gitignore是什么3.2仓库里的git是什么 三、git的基本使用1.将克隆仓库的新增文件添加到暂存区(本地仓库)2.将暂存区的文件添加到.git仓库中3.将.git仓库中的变化…...
QT读写配置文件
文章目录 一、概述二、使用步骤1.引入头文件2.头文件的public中定义配置文件对象3.初始化 一、概述 Qt中常见的配置文件为(.ini)文件,其中ini是Initialization File的缩写,即初始化文件。 配置文件的格式如下所示: 模…...

【计算机网络】12、frp 内网穿透
文章目录 一、服务端设置二、客户端设置 frp :A fast reverse proxy to help you expose a local server behind a NAT or firewall to the internet。是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理应用,支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多种协议,且…...

CTF show Web 红包题第六弹
提示 1.不是SQL注入 2.需要找关键源码 思路 进入页面发现是一个登录框,很难让人不联想到SQL注入,但提示都说了不是SQL注入,所以就不往这方面想了 先查看一下网页源码,发现一段JavaScript代码,有一个关键类ctfs…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

CMake基础:构建流程详解
目录 1.CMake构建过程的基本流程 2.CMake构建的具体步骤 2.1.创建构建目录 2.2.使用 CMake 生成构建文件 2.3.编译和构建 2.4.清理构建文件 2.5.重新配置和构建 3.跨平台构建示例 4.工具链与交叉编译 5.CMake构建后的项目结构解析 5.1.CMake构建后的目录结构 5.2.构…...

全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3
一,概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本:2014.07; Kernel版本:Linux-3.10; 二,Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01),并让boo…...

html-<abbr> 缩写或首字母缩略词
定义与作用 <abbr> 标签用于表示缩写或首字母缩略词,它可以帮助用户更好地理解缩写的含义,尤其是对于那些不熟悉该缩写的用户。 title 属性的内容提供了缩写的详细说明。当用户将鼠标悬停在缩写上时,会显示一个提示框。 示例&#x…...
ip子接口配置及删除
配置永久生效的子接口,2个IP 都可以登录你这一台服务器。重启不失效。 永久的 [应用] vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0修改文件内内容 TYPE"Ethernet" BOOTPROTO"none" NAME"eth0" DEVICE"eth0" ONBOOT&q…...

嵌入式学习笔记DAY33(网络编程——TCP)
一、网络架构 C/S (client/server 客户端/服务器):由客户端和服务器端两个部分组成。客户端通常是用户使用的应用程序,负责提供用户界面和交互逻辑 ,接收用户输入,向服务器发送请求,并展示服务…...

push [特殊字符] present
push 🆚 present 前言present和dismiss特点代码演示 push和pop特点代码演示 前言 在 iOS 开发中,push 和 present 是两种不同的视图控制器切换方式,它们有着显著的区别。 present和dismiss 特点 在当前控制器上方新建视图层级需要手动调用…...

LLMs 系列实操科普(1)
写在前面: 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容,原视频时长 ~130 分钟,以实操演示主流的一些 LLMs 的使用,由于涉及到实操,实际上并不适合以文字整理,但还是决定尽量整理一份笔…...
LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决
📌 LRU 缓存机制详解与实现(Java版) 一、📖 问题背景 在日常开发中,我们经常会使用 缓存(Cache) 来提升性能。但由于内存有限,缓存不可能无限增长,于是需要策略决定&am…...