MLP = Sin(x1-x2+x3-x4)

【问题标题】：MLP = Sin(x1-x2+x3-x4)MLP = Sin(x1-x2+x3-x4)
【发布时间】：2018-09-24 02:48:16
【问题描述】：

我有这个函数来更新我的 mlp 的 sin 函数的权重

它适用于 xor 没问题，但我不知道为什么它不适用于我的罪，两者都以相同的方式调用，但我不断得到 p>

错误：

unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'builtin_function_or_method'

def update_weights(self, learning_rate):

    self.weights1 = np.add(self.weights1, learning_rate * self.delta_weights1)
    self.weights2 = np.add(self.weights2, learning_rate * self.delta_weights2)
    self.delta_weights1 = np.array
    self.delta_weights2 = np.array

谁能指出我正确的方向？

【问题讨论】：

标签： python-3.x neural-network perceptron

【解决方案1】：

问题出在以下几行：

self.delta_weights1 = np.array
self.delta_weights2 = np.array

self.delta_weights1 将被分配函数（或函数指针）np.array 而无需调用它。

例如，如果你这样做：

type(np.array)

你会得到：

<type 'builtin_function_or_method'>

如果调用函数（即添加括号），需要将对象转换为数组：

type(np.array([]))

你会得到：

<type 'numpy.ndarray'>

如果您想在权重更新后（例如，在累积下一个小批量的贡献之前）将 delta_weights 变量重置为零，请使用类似：

self.delta_weights1 = np.zeros(self.weights1.shape)
self.delta_weights2 = np.zeros(self.weights2.shape)

（另请参阅np.zeros() 文档）。

【讨论】：