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RNN神经网络代码 神经网络代码
代码片段和文件信息
import copy numpy as np
np.random.seed(0)
# compute sigmoid nonlinearity
def sigmoid(x):
output = 1/(1+np.exp(-x))
return output
# convert output of sigmoid function to its derivative
def sigmoid_output_to_derivative(output):
return output*(1-output)
# training dataset generation
int2binary = {}
binary_dim = 8
largest_number = pow(2binary_dim)
binary = np.unpackbits(
np.array([range(largest_number)]dtype=np.uint8).Taxis=1)
for i in range(largest_number):
int2binary[i] = binary[i]
# input variables
alpha = 0.1
input_dim = 2
hidden_dim = 16
output_dim = 1
# initialize neural network weights
synapse_0 = 2*np.random.random((input_dimhidden_dim)) - 1
synapse_1 = 2*np.random.random((hidden_dimoutput_dim)) - 1
synapse_h = 2*np.r
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