Блог

Я пытаюсь запустить этот код для простой нейронной сети на python, однако выдается сообщение об ошибке «модуль ‘numpy’ не имеет атрибута ‘exe’ «. Я попытался выполнить поиск в Интернете, но не смог понять, в чем проблема, вот код:

 import numpy as np

x=np.array([ [0,0,1],
           [0,1,1],
           [1,0,1],
           [1,1,1] ])
y=np.array([ [1,0,0,1]]).T

class NeuralNetwork(object):
def __init__(self):
    #parameters
    self.inputsize= 3
    self.outputsize= 1
    self.hiddensize=4
    self.learning_rate=0.005
    
    #(3x4) weight matrix from input layer to hidden layer
    self.w0= np.random.randn(self.inputsize, self.hiddensize) 
    #(4x1) weight matrix from hidden layer to output layer 
    self.w1=np.random.randn(self.hiddensize, self.outputsize)

def feedforward(self, x):  
    #forward propegation through the network
    self.z = np.dot(x, self.w0) #dot product with input and first set of weights
    self.z2= self.sigmoid(self.z) #activation function
    self.z3= np.dot(self.z2, self.w1) #dot product with hidden layer and second set of weights
    output= self.sigmoid(self.z3)
    return output
def sigmoid(self, s, deriv=False):
    if (deriv==True):
        return s*(1-s)
    return 1/(1 np.exe(-s))

def backward(self, x, y, output):
    #backward propegation through the network
    self.output_error= y - output #error in output
    self.output_delta= self.output_error * self.sigmoid(output, deriv=True)
    #hidden layer error amp; delta
    self.z2_error=self.output_delta.dot(self.w1.T)
    self.z2_delta=self.z2_error * self.sigmoid(self.z2, deriv=True)
    #updating weights
    
    self.w0  = self.learning_rate*(x.T.dot(self.z2_delta))
    self.w1  = self.learning_rate*(self.z2.T.dot(self.output_delta))
    
def train(self, x, y):
    output=self.feedforward(x)
    self.backward(x,y, output)
  

пока ошибок нет, но когда я запускаю цикл

 NN=NeuralNetwork()
for i in range(1000):
    NN.train(x,y)
    
print("predicted output:  "   str(NN.feedforward(x)))
  

ошибка, вызванная

 ---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-42-f9adb58b2d65> in <module>
      1 NN=NeuralNetwork()
      2 for i in range(1000):
----> 3     NN.train(x, y)

<ipython-input-39-83a1cb894a8f> in train(self, x, y)
     39 
     40     def train(self, x, y):
---> 41         output=self.feedforward(x)
     42         self.backward(x,y, output)
     43 

<ipython-input-39-83a1cb894a8f> in feedforward(self, x)
     15         #forward propegation through the network
     16         self.z = np.dot(x, self.w0) #dot product with input and first set of weights
---> 17         self.z2= self.sigmoid(self.z) #activation function
     18         self.z3= np.dot(self.z2, self.w1) #dot product with hidden layer and second set of weights
     19         output= self.sigmoid(self.z3)

<ipython-input-39-83a1cb894a8f> in sigmoid(self, s, deriv)
     22         if (deriv==True):
     23             return s*(1-s)
---> 24         return 1/(1 np.exe(-s))
     25 
     26     def backward(self, x, y, output):

~anaconda3libsite-packagesnumpy__init__.py in __getattr__(attr)
    217                 return Tester
    218             else:
--> 219                 raise AttributeError("module {!r} has no attribute "
    220                                      "{!r}".format(__name__, attr))
    221 

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'exe'
  

Это мой первый пост здесь, поэтому я прошу прощения, если есть какие-либо ошибки

В вашей sigmoid функции вы используете np.exe там, где она должна быть np.exp

Numpy не имеет какой-либо функции с именем exe , поэтому вы получаете AttributeError

Попробуйте установить эту сигмоидальную функцию:

 def sigmoid(self, s, deriv=False):
    if (deriv==True):
        return s*(1-s)
    return 1/(1 np.exp(-s))