class DBN(object): def __init__(self, sizes): self.sizes = sizes self.num_layers = len(sizes) self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]] self.weights = [np.random.randn(y, x) / np.sqrt(x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])] def sigmoid(self, z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) def feedforward(self, a): for b, w in zip(self.biases, self.weights): a = self.sigmoid(np.dot(w, a) + b) return a def predict(self, X): y_pred = np.zeros_like(y_test) for i in range(len(X)): y_pred[i] = np.argmax(self.feedforward(X[i].reshape(-1, 1))) return y_pred def train(self, dbn_training_data, dbn_epochs): pass
时间: 2023-05-17 21:04:52 浏览: 184
这是一个深度置信网络（Deep Belief Network）的类定义，包含了初始化、sigmoid函数、前向传播、预测和训练等方法。其中，sizes参数表示每层神经元的数量，biases和weights分别表示偏置和权重。feedforward方法实现了前向传播，predict方法用于预测，train方法用于训练。具体的训练过程需要在train方法中实现。
相关问题
解释dbnParams.numLayers = 5; num_class = 4; dbn.hidden_sizes = 3; dbn.sizes = 60,70,80;
这段代码是在设置一个深度置信网络（DBN）的参数。其中：
- dbnParams.numLayers = 5; 表示这个DBN有5层，包括一个可见层和4个隐层。
- num_class = 4; 表示这个问题是一个4分类问题，即需要将输入数据分成4类。
- dbn.hidden_sizes = 3; 表示隐层的神经元个数为3个。
- dbn.sizes = 60,70,80; 表示从第一个隐层开始，每个隐层的神经元个数分别为60、70、80个。
因此，这段代码设置了一个包含5层的深度置信网络，其中第一个隐层有60个神经元，第二个隐层有70个神经元，第三个隐层有80个神经元，每个隐层的神经元个数都为3个，用于解决一个4分类问题。
改写以下代码，使其具有dropout功能： dbnParams.numLayers = 5; dbnParams.hidden_sizes = 3; num_class = 4; dbn.sizes = 100,100,100; opts.numepochs = 10;opts.batchsize = 27;opts.momentum = 0.1; opts.alpha = 0.01; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络，建立包含输出层的神经网络 nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数 nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh). nn.learningRate = 0.1; nn.dropoutFraction = 0.; opts.numepochs = 200; . opts.batchsize = 1; nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts); nn.output = ['softmax'];
dbnParams.numLayers = 5;
dbnParams.hidden_sizes = 3;
num_class = 4;
dbn.sizes = 100,100,100;
opts.numepochs = 10;
opts.batchsize = 27;
opts.momentum = 0.1;
opts.alpha = 0.01;
opts.plot = 1;
dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数
dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络，建立包含输出层的神经网络
nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数
nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh).
nn.learningRate = 0.1;
nn.dropoutFraction = 0.5; % 设置dropout的比例为0.5
opts.numepochs = 200;
opts.batchsize = 1;
nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts);
nn.output = ['softmax'];
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在介绍这本书的知识点之前，我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识，以及它们在Web开发中的重要性。
HTML是用于创建网页和Web应用程序的标准标记语言。它允许开发者通过一系列的标签来定义网页的结构和内容，如段落、标题、链接、图片等。HTML5作为最新版本，不仅增强了网页的表现力，还引入了更多新的特性，例如视频和音频的内置支持、绘图API、离线存储等。
CSS是用于描述HTML文档的表现（即布局、颜色、字体等样式）的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来，使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展，CSS也经历了多个版本的更新，引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。
现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点：
1. CSS基础和选择器：
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从描述中可以得出几个关键知识点：
1. Java SDK：Java的软件开发工具包（SDK）是Java平台的一部分，提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API，为开发者提供了编程界面，使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。
2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。
3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。
4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。
5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。
从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点：
- Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。
- 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。
- 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。
最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。
总结来说，"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具，它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程，减少查找Java类文档的时间大有裨益，尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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