先创建一个layers_1.py文件,这个文件用于定义全连接网络中的“全连接层”、“ReLU激活层”、“Softmax输出层”。 全连接层 我们先定义一个名为FullyConnectedLayer的类,它代表一个全连接层,其中有如下模块—— 对象初始化 权重参数初始化 前向传播计算(重点) 反向传播计算(重点) 参数更新(重点) 参数加载 参数保...
f激活是激活函数,是逐元素函数。将Dense层与Activation层叠加,就能实现output = f激活(Xw+b)的效果,如果多次交替叠加,就相当于在计算output = f激活( f激活(f激活(X*w+b)*w+b)*w+b),这里只演示了三层,实际上这个就是全连接神经网络的基本数学表达式。 构建这个模型的难点在于梯度的计算以及反向传播逻辑。...
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt 定义Layer类中的Dense类中类:(这里可以把layers类单独拿出来作为一个父类,其余的层可以继承layers,然后钉子自己的反向传播逻辑,可以减少重复代码,这里为了方便展示,没有那么做) classLayers:classDense:'''全连接层'''def__init__(self, output_category):'''接...
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: ...
【简答题】1. 全连接神经网络 问题描述: 利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导,而t
使用numpy 自己实现 cnn,学习神经网络的前向与反向传播,激活函数,以及numpy api 具体包括: 激活函数: sigmoid relu softmax 网络层: 激活函数层 reshape层 全连接层(full connected layer) 平均池化层(mean-pooling layer) 卷积层(convolution layer) 博客 ...
仅使用numpy从头开始实现神经网络,包括反向传播公式推导过程; numpy构建全连接层、卷积层、池化层、Flatten层;以及图像分类案例及精调网络案例等,持续更新中... ... - yizt/numpy_neural_network