在利用向量機實現閘電路時鏈結，我們人工確定了合適的權重，那麼神經網路要處理的就是如何從資料中學習到合適的權重引數，就是所謂bp神經網路
那麼筆者在此先實現乙個前置的神經網路
乙個兩層隱藏層，第一層為三個神經元，第二層為兩個神經元的神經網路
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x))
def init_network():
network = {}
network['w1'] = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]])
network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
network['w2'] = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]])
network['b2'] = np.array([0.1,0.2])
network['w3'] = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
network['b3'] = np.array([0.1,0.2])
return network
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
z1 = sigmoid(a1)
a2 = np.dot(z1,w2) + b2
z2 = sigmoid(a2)
a3 = np.dot(z2,w3) + b3
return a3
network = init_network()
x = np.array([1.0, 0.5])
y = forward(network, x)
print(y)
神經網路 python實現神經網路
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