神經網路系列目錄：
神經網路①——神經網路原理介紹（bp演算法）
神經網路③——sklearn引數介紹及應用
神經網路實戰④——主播綜合評分回歸**實戰
最小二乘法&梯度下降法區別及python實現
本篇博文通過python**實現神經網路，採用sklearn自帶的手寫數字集，看分類情況如何
一、匯入資料集並標準化
資料集的載入非常簡單，直接呼叫load_digits即可，常用到的資料有：
digits.data：手寫數字特徵向量資料集，每乙個元素都是乙個64維的特徵向量。
digits.target：特徵向量對應的標記，每乙個元素都是自然是0-9的數字。
digits.images：對應著data中的資料，每乙個元素都是8*8的二維陣列，其元素代表的是灰度值，轉化為以為是便是特徵向量
# python實現神經網路
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import standardscaler
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#匯入資料集（dataset自帶的手寫數字資料集)
data = load_digits()
print(data.images.shape)
x = data.data
y = data.target
print(x.shape,x[:2])
print(y.shape,y[:2])
stander = standardscaler() # 特徵值進行標準化，得到均值為0，方差為1的分布
x = stander.fit_transform(x)
print(np.unique(y,return_counts=true)) # 輸出每一種類別及類別的數量
將資料拆分成80%的訓練集和20%的測試集
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2)
print(x_train.shape)
print(y_train.shape,y_train)
print(y_test.shape)
v = np.random.random((64, 100))*2-1 # 輸入層到隱藏層的權重矩陣，範圍0~1
w = np.random.random((100,10))*2-1 # 隱藏層到輸出層的權重矩陣，範圍0~1
# 啟用函式sigmoid函式
def sigmond(x):
return 1/(1+ np.exp(-x))
# sigmoid函式的導數
def sigmondf(x):
return x*(1-x)
# **函式
def predict(x):
l1 = sigmond(np.dot(x, v))
l2 = sigmond(np.dot(l1, w))
return l2
# 神經網路分類器
def network(x, y, steps=10000):
global w,v # 定義全域性變數
acc_list =
for lt in list(np.linspace(0.001,0.01,100)):
acc_0 = 0
for n in range(steps+1):
i = np.random.randint(x.shape[0])
x = x[i] # 這是乙個一維的矩陣，（64，）
x = np.atleast_2d(x) # atlease_xd變成幾維，如果是2,則是2維，如果是3，就變成3維，，,
l1 = sigmond(np.dot(x,v)) # 得到乙個（1，100）的矩陣
l2 = sigmond(np.dot(l1,w)) # 得到乙個（1，10）的矩陣
l2_delta = (y[i] - l2)*sigmondf(l2) # 輸出節點的殘差： -（輸出值-樣本值）* 啟用函式導數 （1，10）
l1_delta = np.dot(l2_delta,w.t)*sigmondf(l1) # 隱藏層的殘差：右側輸出層的殘差加權求和*隱藏層的導數 （1，10）（10，100）=（1，100）
w += lt*np.dot(l1.t,l2_delta) # 隱藏層更新權重：(100,1)*(1,10)=(100,10)
v += lt*np.dot(x.t,l1_delta) # 輸入層更新權重：(64,1)*(1,100)=(64,100)
if n%1000 == 0: # 取餘，如果迭代達到1000的倍數
predict_ = predict(x_test)
predictions = np.argmax(predict_, axis=1) # 每一行最大值的下標,對於多分類，輸出值最大的即為分類結果
acc = np.mean(np.equal(predictions, y_test)) # np.equal是判斷是否相等，相等的變為true，不相等的就變為false,然後計算均值
if acc>acc_0:
acc_0 = acc
# print('第{}次'.format(n)+' '+ '平均準確率:', acc)
跑出來準確率不高，於是不斷替換學習率，發現最高的也僅能達到13%，嘗試對初始權重進行調整，也沒有太大的變化，不過本篇主要的目的就是想用python實現神經網路，對於分類的準確度倒在其次，後續打算會用sklearn庫封裝的神經網路試試看。
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