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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python实现感知器模型、两层神经网络由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
本文实例为大家分享了Python实现感知器模型、两层神经网络，供大家参考，具体内容如下 。
python 3.4 因为使用了 numpy 。
这里我们首先实现一个感知器模型来实现下面的对应关系 。
[[0,0,1], ——- 0 [0,1,1], ——- 1 [1,0,1], ——- 0 [1,1,1]] ——- 1 。
从上面的数据可以看出：输入是三通道，输出是单通道.
这里的激活函数我们使用 sigmoid 函数 f(x)=1/(1+exp(-x)) 。
其导数推导如下所示
L0=W*X; z=f(L0); error=y-z; delta =error * f'(L0) * X; W=W+delta,
python 代码如下:
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|
import
numpy as np
#sigmoid function
def
nonlin(x, deriv
=
False
):
if
(deriv
=
=
True
):
return
x
*
(
1
-
x)
return
1
/
(
1
+
np.exp(
-
x))
# input dataset
X
=
np.array([[
0
,
0
,
1
],
[
0
,
1
,
1
],
[
1
,
0
,
1
],
[
1
,
1
,
1
]])
# output dataset
y
=
np.array([[
0
,
1
,
0
,
1
]]).T
#seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，
#如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随即数都相同，
#如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，
#此时每次生成的随机数因时间差异而不同。
np.random.seed(
1
)
# init weight value with mean 0
syn0
=
2
*
np.random.random((
3
,
1
))
-
1
for
iter
in
range
(
1000
):
# forward propagation
L0
=
X
L1
=
nonlin(np.dot(L0,syn0))
# error
L1_error
=
y
-
L1
L1_delta
=
L1_error
*
nonlin(L1,
True
)
# updata weight
syn0
+
=
np.dot(L0.T,L1_delta)
print
(
"Output After Training:"
)
print
(L1)
|
从输出结果可以看出基本实现了对应关系.
下面再用两层网络来实现上面的任务，这里加了一个隐层，隐层包含4个神经元.
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|
import
numpy as np
def
nonlin(x, deriv
=
False
):
if
(deriv
=
=
True
):
return
x
*
(
1
-
x)
else
:
return
1
/
(
1
+
np.exp(
-
x))
#input dataset
X
=
np.array([[
0
,
0
,
1
],
[
0
,
1
,
1
],
[
1
,
0
,
1
],
[
1
,
1
,
1
]])
#output dataset
y
=
np.array([[
0
,
1
,
1
,
0
]]).T
#the first-hidden layer weight value
syn0
=
2
*
np.random.random((
3
,
4
))
-
1
#the hidden-output layer weight value
syn1
=
2
*
np.random.random((
4
,
1
))
-
1
for
j
in
range
(
60000
):
l0
=
X
#the first layer,and the input layer
l1
=
nonlin(np.dot(l0,syn0))
#the second layer,and the hidden layer
l2
=
nonlin(np.dot(l1,syn1))
#the third layer,and the output layer
l2_error
=
y
-
l2
#the hidden-output layer error
if
(j
%
10000
)
=
=
0
:
print
"Error:"
+
str
(np.mean(l2_error))
l2_delta
=
l2_error
*
nonlin(l2,deriv
=
True
)
l1_error
=
l2_delta.dot(syn1.T)
#the first-hidden layer error
l1_delta
=
l1_error
*
nonlin(l1,deriv
=
True
)
syn1
+
=
l1.T.dot(l2_delta)
syn0
+
=
l0.T.dot(l1_delta)
print
"outout after Training:"
print
l2
|
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：http://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/53487109 。
最后此篇关于Python实现感知器模型、两层神经网络的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python实现感知器模型、两层神经网络的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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