Python利用numpy三层神经网络的简单示例

这篇文章主要为大家详细介绍了Python利用numpy三层神经网络的简单示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随四海网的雯雯来看看吧！

其实神经网络很好实现，稍微有点基础的基本都可以实现出来.主要都是利用上面这个公式来做的。

这是神经网络的整体框架，一共是三层，分为输入层，隐藏层，输出层。现在我们先来讲解下从输出层到到第一个隐藏层。

使用的编译器是jupyter notebook

代码如下：

import numpy as np

#定义X，W1，B1
X = np.array([1.0, 0.5])
w1 = np.array([[0.1, 0.3, 0.5],[0.2, 0.4, 0.6]])
b1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3])

#查看他们的形状
print(X.shape)
print(w1.shape)
print(b1.shape)

Python利用numpy实现三层神经网络的示例代码

代码如下：

#求点积
np.dot(X,w1)

Python利用numpy实现三层神经网络的示例代码

代码如下：

def sigmod(x):
    return 1/(1 + np.exp(-x))
Z1 = sigmod(A1)
Z1

Python利用numpy实现三层神经网络的示例代码

代码如下：

#定义w2，b2
w2 = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]])
b2 = np.array([0.1,0.2])

#查看他们的行状
print(w2.shape)
print(b2.shape)

Python利用numpy实现三层神经网络的示例代码

代码如下：

A2 = np.dot(Z1,w2) + b2
A2

Python利用numpy实现三层神经网络的示例代码

代码如下：

Z2 = sigmod(A2)
Z2

Python利用numpy实现三层神经网络的示例代码

代码如下：

#定义恒等函数

def identity_function(x):
    return x

#定义w3,b3
w3 = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
b3 = np.array([0.1,0.2])

A3 = np.dot(Z2,w3) + b3
Y = identity_function(A3)
Y
    

 

将上面的整合一下

代码如下：

#整理

#定义一个字典，将权重全部放入字典
def init_network():
    network = {}
    network['w1'] = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])
    network['w2'] = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]])
    network['w3'] = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
    network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
    network['b2'] = np.array([0.1,0.2])
    network['b3'] = np.array([0.1,0.2])
    return network

 

代码如下：

#定义函数，导入权重与x，得到Y

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
    A2 = np.dot(A1,w2) + b2
    A3 = np.dot(A2,w3) + b3
    Y = identity_function(A3)
    Y

 

代码如下：

#调用函数

network = init_network()
X = np.array([1.0,0.5])
Y = forward(network,X)

 

到此这篇关于Python利用numpy实现三层神经网络的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关numpy三层神经网络内容请搜索四海网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持四海网！

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