Python神經網路搭建（1）

1、首先匯入numpy庫和scipy庫

scipy.special裡呼叫自啟用函式

import numpy

import scipy.special

設定輸入層節點、隱藏層節點和輸出層節點的數量及學習率

利用lambda建立匿名函式

class

neuralnetwork
:def
__init__
(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate)
:        self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
self.lr = learningrate
self.activation_function =
lambda x:scipy.special.expit(x)
pass

網路中最重要的部分，可利用權重計算前饋訊號、反向傳播誤差，並且在試圖改進網路時優化鏈結權重本身

self.wih = numpy.random.normal(

0.0,
pow(self.hnodes,
-0.5),
(self.hnodes, self.inodes)
)        self.who = numpy.random.normal(
0.0,
pow(self.onodes,
-0.5),
(self.onodes, self.hnodes)
)

針對給定的訓練樣本計算輸出，並將計算機得到的輸出與所需輸出作差，進一步指導網路權重的更新

def

train
(self, inputs_list, targets_list)
:        inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin =2)
.t # 轉化輸入為二維矩陣
targets = numpy.array(targets_list, ndmin =2)
.t        hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
# 輸入層點乘wih權重
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# s函式接受訊號
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
output_errors = targets - final_outputs0
hidden_errors = numpy.dot(self.who, output_errors)
self.who += self.lr * numpy.dot(
(output_errors * final_outputs *
(1.0
- final_outputs)
), numpy.transpose(hidden_outputs)
)        self.wih += self.lr * numpy.dot(
(hidden_errors * hidden_outputs *
(1.0
- hidden_outputs)
), numpy.transpose(inputs)
)pass

接收神經網路的輸入，返回網路的輸出

這時候就用到我們在初始化階段建立的匿名函式了

def

query
(self, inputs_list)
:        inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin =2)
.t  # 轉化輸入型別
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
# 更新后權重點乘輸入層-隱藏層
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# s函式獲取隱藏層訊號
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
#        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
#return final_outputs

以上**可用於建立、訓練和查詢三層神經網路，幾乎可以進行任何任務。

如果想進一步擴大神經網路的規模，可以把權重部分寫的更細緻一點。

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