实例介绍
手写函数构建神经网络结构和模拟神经网络向前向后传播和迭代过程
def sigmoid(z):
return 1.0/(1 np.exp(-z))
def bp(w,b,l):
# 1.向前传播计算预测值和误差
h1=sigmoid(w[1]*l[1] w[2]*l[2] b[1])
h2=sigmoid(w[3]*l[1] w[4]*l[2] b[1])
h3=sigmoid(w[5]*l[1] w[6]*l[2] b[1])
o1=sigmoid(w[7]*h1 w[9]*h2 w[11]*h3 b[2])
o2=sigmoid(w[8]*h1 w[10]*h2 w[12]*h3 b[2])
e=np.square(o1-0.01)/2 np.square(o2-0.99)/2
#2.向后传播误差，跟新权值、偏置
#t1=-(target-outo1)*outo1*(1-outo1)
t1=-(0.01-o1)*o1*(1-o1)
#t2=-(target-outo2)*outo2*(1-outo2)
t2=-(0.99-o2)*o2*(1-o2)
w[7]=w[7]-0.25*(t1*h1)
w[9]=w[9]-0.25*(t1*h2)
w[11]=w[11]-0.25*(t1*h3)
w[8]=w[8]-0.25*(t2*h1)
w[10]=w[10]-0.25*(t2*h2)
w[12]=w[12]-0.25*(t2*h3)
w[1]=w[1]-0.25*(t1*w[7] t2*w[8])*h1*(1-h1)*l[1]
w[2]=w[2]-0.25*(t1*w[7] t2*w[8])*h1*(1-h1)*l[2]
w[3]=w[3]-0.25*(t1*w[9] t2*w[10])*h2*(1-h2)*l[1]
w[4]=w[4]-0.25*(t1*w[9] t2*w[10])*h2*(1-h2)*l[2]
w[5]=w[5]-0.25*(t1*w[11] t2*w[12])*h3*(1-h3)*l[1]
w[6]=w[6]-0.25*(t1*w[11] t2*w[12])*h3*(1-h3)*l[2]
return o1,o2,w,e
def sigmoid(z):
return 1.0/(1 np.exp(-z))
def bp(w,b,l):
# 1.向前传播计算预测值和误差
h1=sigmoid(w[1]*l[1] w[2]*l[2] b[1])
h2=sigmoid(w[3]*l[1] w[4]*l[2] b[1])
h3=sigmoid(w[5]*l[1] w[6]*l[2] b[1])
o1=sigmoid(w[7]*h1 w[9]*h2 w[11]*h3 b[2])
o2=sigmoid(w[8]*h1 w[10]*h2 w[12]*h3 b[2])
e=np.square(o1-0.01)/2 np.square(o2-0.99)/2
#2.向后传播误差，跟新权值、偏置
#t1=-(target-outo1)*outo1*(1-outo1)
t1=-(0.01-o1)*o1*(1-o1)
#t2=-(target-outo2)*outo2*(1-outo2)
t2=-(0.99-o2)*o2*(1-o2)
w[7]=w[7]-0.25*(t1*h1)
w[9]=w[9]-0.25*(t1*h2)
w[11]=w[11]-0.25*(t1*h3)
w[8]=w[8]-0.25*(t2*h1)
w[10]=w[10]-0.25*(t2*h2)
w[12]=w[12]-0.25*(t2*h3)
w[1]=w[1]-0.25*(t1*w[7] t2*w[8])*h1*(1-h1)*l[1]
w[2]=w[2]-0.25*(t1*w[7] t2*w[8])*h1*(1-h1)*l[2]
w[3]=w[3]-0.25*(t1*w[9] t2*w[10])*h2*(1-h2)*l[1]
w[4]=w[4]-0.25*(t1*w[9] t2*w[10])*h2*(1-h2)*l[2]
w[5]=w[5]-0.25*(t1*w[11] t2*w[12])*h3*(1-h3)*l[1]
w[6]=w[6]-0.25*(t1*w[11] t2*w[12])*h3*(1-h3)*l[2]
return o1,o2,w,e
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