在数组上进行算术操作都是元素级别的(elementwise)。 注:在线性代数中,乘号*代表的矩阵乘法,但在numpy中代表元素级别乘法,矩阵乘法用np.dot(a,b)或a.dot(b) 若a+=b,a是int,b是float,则会报错,因为b比a更精错,但b+=a则不会报错 a = np.array([1,2,3,4]) b = np.arange(4) a-b, a+b,
需要注意的是,乘以激活函数的导数时,使用的是element-wise乘,而不是矩阵点乘。 代码实现 利用上面的规律,我们就可以轻松实现任意隐含层数的深度全连接神经网络(多层感知机) 神经网络层实现 import numpy as np def xavier_init(shape): """Xavier初始化""" fan_in = shape[0] if len(shape) == 2 else ...
hypot(x1, x2[, out]) 求直角三角形斜边 arctan2(x1, x2[, out]) Element-wise arc tangent of x1/x2 choosing the quadrant correctly. degrees(x[, out]) 弧度求角度 radians(x[, out]) 角度求弧度 unwrap(p[, discont, axis]) Unwrap by changing deltas between values to 2*pi complement....
abs, fabs Compute the absolute value element-wise for integer, floating-point, or complex values sqrt Compute the square root of each element (equivalent to arr ** 0.5) square Compute the square of each element (equivalent to arr ** 2) exp Compute the exponent ex of each element log, lo...
σ是element-wise 激活函数,上标T表示矩阵的转置。 def activation(input_, act_func): if act_func == 'relu': return np.maximum(input_,np.zeros(input_.shape)) elif act_func == 'linear': return input_ else: raiseException('Activation function is not defined.') def forward_prop(input_vec...
>>> A = array( [[1,1],... [0,1]] )>>> B = array( [[2,0],... [3,4]] )>>> A*B# elementwise product array([[2,0], [0,4]])>>> dot(A,B)# matrix product array([[5,4], [3,4]]) 有些操作符像*=被用来更改已存在数组而不创建一个新的数组。
>>> A = np.array([[1, 1], ... [0, 1]]) >>> B = np.array([[2, 0], ... [3, 4]]) >>> A * B # elementwise product array([[2, 0], [0, 4]]) >>> A @ B # matrix product array([[5, 4], [3, 4]]) >>> A.dot(B) # another matrix product array([[...
数组上的算术运算符适用于elementwise(对应位置元素逐个相乘) import numpya = np.array([20,30,40,50])b = np.arange(4)# 算术运算c = a - bc #?b ** 2 #?10 * np.sin(a) #? 增强运算 某些操作(例如+=和)*=就位以修改现有数组,而不是创建一个新数组 ...
>>> A*B # elementwise product array([[2, 0], [0, 4]]) >>> dot(A,B) # matrix product array([[5, 4], [3, 4]]) 有些操作符像+=和*=被用来更改已存在数组而不创建一个新的数组。 >>> a = ones((2,3), dtype=int) >>> b = random.random((2,3)) >>> a *= 3 ...
式中, ∘ 表示按元素积 (element-wise product), 又称为 Hadamard 积; 1→k 表示维的全1向量 (all-ones vector), 余者类推. 上式中 1→k 的作用是计算 X∘X 每行元素的和, 返回一个列向量; 1→nT 的作用类似于 NumPy 中的广播机制, 在这里是将一个列向量扩展为一个矩阵, 矩阵的每一列都是...