深度学习dnn算法代码示例

深度学习是一种机器学习的技术，它模仿人类大脑的工作方式，通过多层神经网络进行学习和训练，以便识别图像、语音、文本等各种类型的数据。而深度神经网络（DNN）是实现深度学习的一种算法。

以下是一个简单的深度神经网络（DNN）算法的代码示例：

import numpy as np

# 定义激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 初始化权重和偏置
input_size = 3
hidden_size = 4
output_size = 2

W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
b1 = np.random.randn(hidden_size)

W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
b2 = np.random.randn(output_size)

# 前向传播
def forward(X):
    h = np.dot(X, W1) + b1
    h_activated = sigmoid(h)
    y = np.dot(h_activated, W2) + b2
    return y

# 损失函数
def loss(y_pred, y_true):
    return np.mean(np.square(y_pred - y_true))

# 反向传播
def backward(X, y_pred, y_true):
    grad_y_pred = 2 * (y_pred - y_true) / len(y_true)
    
    grad_W2 = np.dot(sigmoid(np.dot(X, W1) + b1).T, grad_y_pred)
    grad_b2 = np.sum(grad_y_pred, axis=0)
    
    grad_h = np.dot(grad_y_pred, W2.T) * sigmoid(np.dot(X, W1) + b1) * (1 - sigmoid(np.dot(X, W1) + b1))
    grad_W1 = np.dot(X.T, grad_h)
    grad_b1 = np.sum(grad_h, axis=0)
    
    # 更新权重和偏置
    learning_rate = 0.01
    W2 -= learning_rate * grad_W2
    b2 -= learning_rate * grad_b2
    W1 -= learning_rate * grad_W1
    b1 -= learning_rate * grad_b1

# 训练模型
X = np.array([[0, 1, 2], [2, 1, 0], [1, 2, 3], [3, 2, 1]])
y_true = np.array([[1, 0], [0, 1], [1, 0], [0, 1]])

for i in range(1000):
    y_pred = forward(X)
    l = loss(y_pred, y_true)
    backward(X, y_pred, y_true)
    print(f'Epoch {i+1}, Loss: {l}')

以上代码是一个简单的DNN算法示例，首先定义了激活函数sigmoid，并初始化了权重和偏置。然后实现了前向传播和反向传播的过程，最后用梯度下降法更新权重和偏置进行模型训练。