Python利用numpy實現三層神經網絡的示例代碼
更新時間：2021年04月27日 09:08:44 作者：大呼啦
這篇文章主要介紹了Python利用numpy實現三層神經網絡的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
本文主要介紹了Python利用numpy實現三層神經網絡的示例代碼，分享給大家，具體如下：
其實神經網絡很好實現，稍微有點基礎的基本都可以實現出來.主要都是利用上面這個公式來做的。
這是神經網絡的整體框架，一共是三層，分為輸入層，隱藏層，輸出層?，F在我們先來講解下從輸出層到到第一個隱藏層。
使用的編譯器是jupyter notebook
import numpy as np #定義X，W1，B1 X = np.array([1.0, 0.5]) w1 = np.array([[0.1, 0.3, 0.5],[0.2, 0.4, 0.6]]) b1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) #查看他們的形狀 print(X.shape) print(w1.shape) print(b1.shape)
#求點積 np.dot(X,w1)
def sigmod(x):
return 1/(1 + np.exp(-x))
Z1 = sigmod(A1)
Z1
#定義w2，b2 w2 = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]]) b2 = np.array([0.1,0.2]) #查看他們的行狀 print(w2.shape) print(b2.shape)
A2 = np.dot(Z1,w2) + b2 A2
Z2 = sigmod(A2) Z2
#定義恒等函數
def identity_function(x):
return x
#定義w3,b3
w3 = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
b3 = np.array([0.1,0.2])
A3 = np.dot(Z2,w3) + b3
Y = identity_function(A3)
Y
將上面的整合一下
#整理
#定義一個字典，將權重全部放入字典
def init_network():
network = {}
network['w1'] = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])
network['w2'] = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]])
network['w3'] = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
network['b2'] = np.array([0.1,0.2])
network['b3'] = np.array([0.1,0.2])
return network
#定義函數，導入權重與x，得到Y
def forward(network,x):
w1,w2,w3 = network['w1'],network['w2'],network['w3']
b1,b2,b3 = network['b1'],network['b2'],network['b3']
A1 = np.dot(x,w1) + b1
A2 = np.dot(A1,w2) + b2
A3 = np.dot(A2,w3) + b3
Y = identity_function(A3)
Y
#調用函數 network = init_network() X = np.array([1.0,0.5]) Y = forward(network,X)
到此這篇關于Python利用numpy實現三層神經網絡的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關numpy三層神經網絡內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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