神經網路入門（python 自建）

import numpy as np

import pandas as pd
from keras.datasets import mnist
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def top(x,y,o):
z=x.dot(o)
h=sigmoid(z)
j=np.sum(y*np.log(h)+(1-y)*np.log(1-h))
return x,y,h,o,j # h 為**，j 為代價函式
def bottom(x,y,h,o,j):
s=h-y
o=o-(1/x.shape[0])*(x.t).dot(s)
return o # o 為修正後的引數
def begin(x,y):
o=np.zeros((x.shape[1], y.shape[1]))
return x,y,o
# 資料準備
# x =
# x1
# x2
# x3
## y =
# y1
# y2
# y3
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = mnist.load_data()
x=train_data.reshape(60000,784)
y=np.zeros((60000,10))
for i in range(train_labels.shape[0]):
y[i,train_labels[i]]=1
# 呼叫網路，該網路只有輸入輸出層
b=begin(x,y)
t=top(b[0],b[1],b[2])
o=bottom(t[0],t[1],t[2],t[3],t[4])
for i in range(9):
t = top(x, y, o)
o=bottom(t[0],t[1],t[2],t[3],t[4])
print(o) # 在控制台顯示
# 寫入到csv檔案，追加的形式
pd.dataframe(o).to_csv('d:\pycharm_test\\bp\\test.csv', header=false,index=none)

import pandas as pd

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = mnist.load_data()
o=np.array(pd.read_csv('d:\pycharm_test\\bp\\test.csv',header=none))
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# print(test_data.shape)
x=test_data.reshape(10000,784)
for i in range(x.shape[0]):
y=sigmoid(x[i].dot(o))
print(test_labels[i])
print(x[i].dot(o))
print(y)
pd.dataframe(y).to_csv('d:\pycharm_test\\bp\\testy.csv', mode='a+',header=false,index=none)

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