# -*- coding: utf-8 -*-
# @filename: 乙個神經元的神經網路
# @software: pycharm
# @author : li xu
# @time :2020//1//15 15:45
'''編寫乙個神經元
'''import numpy as np
defsigmod
(x):
''' 定義乙個啟用函式
:param x: 引數x
:return: 啟用函式的值
'''fun =1/
(1+ np.exp(
-x))
return fun
class
network()
:'''
定義乙個神經元類
'''def__init__
(self, w, b)
:'''
引數初始化
:param w:權重
:param b:偏置
'''self.w = w
self.b = b
deffeedforward
(self,
input):
''' 前向傳播
:param input: 輸入值
:return:前向傳播的值
'''total = np.dot(self.w,
input
)+ self.b # np.dot()計算向量內積
return sigmod(total)
# 初始化w,b
w = np.array([0
,1])
# w1=0,w2=1
b =4
n = network(w, b)
# 輸入初始值
x=np.array([2
,3])
# x1=0,x2=1
print
(n.feedforward(x)
)
執行結果
0.9990889488055994
神經網路 神經元
從生物上來說,神經元就是神經細胞的別稱。神經元最主要的兩個特性 興奮性和傳導性。興奮性 神經元的興奮性具有一種很特殊的現象,當刺激強度未達到某一閾限值時 限值的概念為人工神經元模仿提供了理論依據,傳輸函式中大多數函式都是依據此原則來輸出的 神經衝動不會發生,而當刺激強度達到該值時,神經衝動發生並能瞬...
神經網路之softmax神經元
在之前的內容裡,我們採用的是sigmoid函式作為輸出層神經元。這裡我們介紹一種softmax函式作為新的輸出層。softmax本質上是一種歸一化的過程,假設神經元的帶權輸入為 zl j k wljk al 1 k bl j zjl kw jkla kl 1 bjl 定義輸出神經元的啟用值為 al ...
前饋神經網路 神經元
引言 人工神經網路 artificial neutral network 是受生物神經網路啟發而開發,由神經元連線組成的網路狀機器學習模型。其中,前饋神經網路 feedforward neural network 多層感知機 multilayer perceptron,mlp 是最具代表的神經網路,...