搭建乙個簡單的神經網路

搭建乙個簡單二分類神經網路。

乙個簡單的三層網路，包括輸入層，隱層，輸出層。反向傳播迭代更新。

軟體：pycharm

python version：3.7

**：

import numpy as np

class
neuralnetwork
:def
__init__
(self)
:pass
##實現sigmode函式，同時通過true/false 來分別返回sigmode函式的導數和函式
defsigmode
(self, x, deriv=
false):
if deriv:
return x *(1
- x)
else
:return1/
(1+ np.exp(
-x))
##開始訓練，train_num訓練次數
deftrain
(self, x, y, train_num)
: learn_rate =
1##兩層引數，隨機生成
self.w0 =
2* np.random.random(
(x.shape[1]
,4))
-1self.w1 =
2* np.random.random((4
,1))
-1for i in
range
(train_num)
:##前向傳播
layer0 = x
layer1 = self.sigmode(np.dot(layer0, self.w0)
) layer2 = self.sigmode(np.dot(layer1, self.w1)
)##反向傳播
layer2_error = y - layer2
layer2_delta = layer2_error * self.sigmode(layer2,
true
) layer1_error = layer2_delta.dot(self.w1.t)
layer1_delta = layer1_error * self.sigmode(layer1,
true
) self.w1 += learn_rate * layer1.t.dot(layer2_delta)
self.w0 += learn_rate * layer0.t.dot(layer1_delta)
##測試
defresult
(self, test)
:return np.
round
(self.sigmode(np.dot(self.sigmode(np.dot(test, self.w0)
), self.w1)
))

搭建乙個簡單的神經網路

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