《深度學習入門》實現三層神經網路前向傳播

使用python實現三層神經網路前向傳播推理。

#實現三層神經網路前向傳播

import numpy as np
#啟用函式
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
#初始化權重和偏置，儲存在字典network中
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
#處理前向傳播，從輸入層到輸出層，使用sigmoid啟用函式
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
y = a3
return y
#測試network = init_network()
x = np.array([1.0,0.01])
y = forward(network,x)
print(y)

三層神經網路

import numpy as np defsigmoid x,deriv false if deriv true return x 1 x x是經過啟用函式後的 return1 1 np.exp x 前向傳播的值x np.array 0,0,1 0,1,1 1,0,1 1,1,1 0,0,1 標籤...

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