现在,我们给这个神经元一个输入。我们用点积来表示: 当输入是[2, 3]时,这个神经元的输出是0.999。给定输入,得到输出的过程被称为前馈(feedforward)。 编码一个神经元 让我们来实现一个神经元!用Python的NumPy库来完成其中的数学计算: importnumpyasnp defsigmo...
这个神经网络对输入的输出是0.7216,很简单。 一个神经网络的层数以及每一层中的神经元数量都是任意的。基本逻辑都一样:输入在神经网络中向前传输,最终得到输出。接下来,我们会继续使用前面的这个网络。 编码神经网络:前馈 接下来我们实现这个神经网络的前馈机制,还是这个图: importnumpyasnp # ... code from previo...
三、Keras:用Python实现神经网络 用原生Python来编写神经网络是一个非常有趣的尝试,而且可以帮助大家理解神经网络中的各种概念,但是Python在计算速度上有明显缺陷,即使对于中等规模的网络,计算量也会变得非常棘手。不过有许多Python库可以用来提高运算速度,包括PyTorch、Theano、TensorFlow和Lasagne等。本书中的例子使用Keras。
我们继续用前面图中的网络,假设每个神经元的权重都是,截距项也相同,激活函数也都是S型函数。分别用表示相应的神经元的输出。 当输入时,会得到什么结果? 这个神经网络对输入的输出是0.7216,很简单。 一个神经网络的层数以及每一层中的神经元数量都是任意的。基本逻辑都一样:输入在神经网络中向前传输,最终得到输出。
我们将提供一个新的数据集,利用它训练神经网络,从而能够预测正确的输出值。 正如上表所示,输出值总是等于输入部分中的第一个值。因此,我们期望输出的值为1。 让我们看看是否可以使用Python代码来得出相同的结果(你可以在本文末尾仔细阅读这个项目的代码,然后再继续阅读本文)。
Keras是一个高级封装器,封装了面向Python的API。API接口可以与3个不同的后端库相兼容:Theano、谷歌的TensorFlow和微软的CNTK。这几个库都在底层实现了基本的神经网络单元和高度优化的线性代数库,可以用于处理点积,以支持高效的神经网络矩阵乘法运算。 我们以简单的异或问题为例,看看如何用Keras来训练这个网络。
下面是如何在Python项目中创建神经网络的完整代码: import numpy as np class NeuralNetwork(): def __init__(self): # seeding for random number generation np.random.seed(1) #converting weights to a 3 by 1 matrix with values from ...
以下是一个简单的神经网络计算代码,它由三个函数组成:init_network()、forward()和softmax()。这个神经网络有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层,其中输入层和隐藏层都有三个神经元,输出层有两个神经元。 imp…
大家好,今天我要和大家分享一下如何用Python实现一个简单的神经网络算法。这个例子是基于TensorFlow库的,适合初学者上手。 第一步:导入必要的库 📚 首先,我们需要导入TensorFlow和Keras的一些层。这些库提供了构建神经网络的各种工具。```python import tensorflow as tf ...
使用Python中的类对‘层’进行对象化。每个层(输入层除外)具有权重矩阵W、偏置矢量b和激活函数。各个层都将被附加到名为neural_net的列表中,从而得到全连接的神经网络。 class layer: def __init__(self,layer_index, is_output, input_dim, output_dim, activation): self.layer_index = layer_index# zero...