Python使用numpy实现BP神经网络 本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,由于是做regression而不是classification,因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x。BP神经网络的具体原理此处不再介绍。 import numpy as np class NeuralNetwork(object): def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes...
1]])# 定义输输出y(我们这次的算法是监督的神经网络这个其实就是标签)y=np.array([[0],[1],[1...
一直使用pytorch 搭建全连接神经网络,其实不太清楚是怎么实现全连接的求导过程,这一次偶然的经历需要实现 bp神经网络预测水质的工程实现,开始使用pytorch去实现,但是效果不太好,就想去更加深入的去了解全连接的工作模式,就想比如使用numpy写一次模型吧。 到网上参考了一下网友的代码,再自己修改一下就有了自己的代码: ...
import numpy as np import sklearn import matplotlib from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.pyplot as plt print(np.__version__) print(sklearn.__version__) print(matplotlib.__version__) # 手动生成一个随机的平面点分布,并画出来 np.random.seed(0) X, y = make_moons(200,...
三.用numpy搭建神经网络 3.1DNN的numpy实现: 1.定义激活函数以及激活函数的导数: 2参数w,b初始化: 3.定义前向传播函数: 4.计算损失: 5.定义反向传播函数: 6.参数更新: 7.模型定义: 3.2 CNN的numpy实现: 1.卷积层的前向传播: 2.池化层的前向传播: 3.卷积层的反向传播: 4.池化层的反向传播: 四.参考...
对机器学习、人工神经网络、Python语法和编程逻辑有些基本理解最好,(但这也不是必需条件,你可以边读边学)。 1. 初始化 导入NumPy。 import numpy as np np.random.seed(42) # for reproducibility 2. 生成数据 深度学习需要大量的数据。网上有很多干净的数据集,但为了使用简单,会选择生成自己的数据集,即输入a...
python手撕一个bp神经网络 step by step,不使用numpy,纯python, 视频播放量 407、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者 徐绿袖, 作者简介 代写程序 学生八折 java python c++ qt php c语言 机器学习、深度学习等各种编程语言 tb店:绿袖添
# 导入需要用到的package import numpy as np import json In [9] def load_data(): # 从文件导入数据 datafile = './work/housing.data' data = np.fromfile(datafile, sep=' ') # 每条数据包括14项,其中前面13项是影响因素,第14项是相应的房屋价格中位数 feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', '...
如何使用numpy实现一个全连接神经网络?(上) 参考链接: Python中的numpy.diagflat 全连接神经网络的概念我就不介绍了,对这个不是很了解的朋友,可以移步其他博主的关于神经网络的文章,这里只介绍我使用基本工具实现全连接神经网络的方法。 所用工具 numpy == 1.16.4...
反向传播(BP)算法通过确定输出处的损耗(或误差),然后将其传播回网络来工作, 更新权重以最小化每个神经元产生的错误。 最小化误差的第一步是确定每个节点w.r.t.的梯度(Derivatives),最终实现输出。 要获得反向传播的数学视角,请参阅下面的部分。 这一轮的前向和后向传播迭代被称为一个训练迭代也称为“Epoch”...