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简单的神经网络如何存储权重?
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<p>我最近开始学习Python,并试图实现我的第一个神经网络。我的目标是编写一个函数,生成具有可变层和节点数量的神经网络。所有必要的信息都存储在层结构中(例如:第一层有四个节点,第三层有三个节点)</p> <pre><code>import numpy as np #Vector of input layer input = np.array([1,2,3,4]) #Amount of nodes in each layer layerStructure = np.array([len(input),2,3]) #Generating empty weight matrix container weightMatrix_arr = np.array([]) #Initialsing random weights matrices for ii in range(len(layerStructure[0:-1])): randmatrix = np.random.rand(layerStructure[ii+1],layerStructure[ii]) print(randmatrix) </code></pre> <p>上面的代码生成以下输出:</p> <pre><code>[[0.6067148 0.66445212 0.54061231 0.19334004] [0.22385007 0.8391435 0.73625366 0.86343394]] [[0.61794333 0.9114799 ] [0.10626486 0.95307027] [0.50567023 0.57246852]] </code></pre> <p>我的第一次尝试是将每个随机权重矩阵存储在一个名为<em>weightMatrix\u arr</em>的容器数组中。但是,由于各个矩阵的形状不同,我不能使用np.append()将它们全部存储在矩阵容器中。如何保存这些矩阵,以便在反向传播期间访问它们</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>如果内存消耗不是问题,那么您可以将所有层塑造成最长的层,并根据<code>layerStructure</code>值忽略额外的单元</p>
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