多层感知机python程序实现
时间: 2023-10-12 09:11:08 浏览: 52
以下是一个简单的多层感知机的Python程序实现:
```python
import numpy as np
class MultilayerPerceptron:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
self.bias1 = np.zeros((1, hidden_size))
self.weights2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
self.bias2 = np.zeros((1, output_size))
def forward(self, X):
self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1
self.a1 = np.tanh(self.z1)
self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2
self.a2 = self.softmax(self.z2)
return self.a2
def backward(self, X, y, learning_rate):
m = X.shape[0]
delta3 = self.a2 - y
dweights2 = np.dot(self.a1.T, delta3) / m
dbias2 = np.sum(delta3, axis=0, keepdims=True) / m
delta2 = np.dot(delta3, self.weights2.T) * (1 - np.power(self.a1, 2))
dweights1 = np.dot(X.T, delta2) / m
dbias1 = np.sum(delta2, axis=0) / m
self.weights1 -= learning_rate * dweights1
self.bias1 -= learning_rate * dbias1
self.weights2 -= learning_rate * dweights2
self.bias2 -= learning_rate * dbias2
def softmax(self, x):
exp_x = np.exp(x)
return exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)
```
这个实现使用了一个带有一个隐藏层的多层感知机。在初始化时,我们随机初始化权重和偏置项。在前向传播中,我们计算隐藏层的加权和,然后使用双曲正切函数作为激活函数。然后,我们计算输出层的加权和,并使用softmax函数将输出转换为概率。在反向传播中,我们首先计算输出层的误差,然后使用链式法则计算隐藏层的误差。最后,我们使用梯度下降更新权重和偏置项。
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