self._layers.append(layer)deffeed_forward(self, X):# 前向传播(求导)forlayerinself._layers: X = layer.activate(X)returnXdefbackpropagation(self, X, y, learning_rate):# 反向传播算法实现# 向前计算,得到最终输出值output = self.feed_forward(X)foriinreversed(range(len(self._layers))):# 反向...
推导第三,四个公式,都用到了以下这个基本知识: 3.5 反向传播代码 根据这四个公式,可以得出BP算法的代码,每个步骤将公式放到上面,方便查看。 defbackprop(self, x, y): 01 占位 nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] 02前向...
self._layers.append(layer)deffeed_forward(self, X):# 前向传播(求导)forlayerinself._layers: X = layer.activate(X)returnXdefbackpropagation(self, X, y, learning_rate):# 反向传播算法实现# 向前计算,得到最终输出值output = self.feed_forward(X)foriinreversed(range(len(self._layers))):# 反向...
深度学习之反向传播算法（BP）代码实现 反向传播算法实战 本⽂仅仅是反向传播算法的实现，不涉及公式推导，如果对反向传播算法公式推导不熟悉，强烈建议查看另⼀篇⽂章 我们将实现⼀个4层的全连接⽹络，来完成⼆分类任务。⽹络输⼊节点数为2，隐藏层的节点数设计为：25、50和25，输出层两个节点，分别...