写一个5分类的神经网络代码
时间: 2023-05-17 15:06:33 浏览: 50
以下是一个简单的5分类神经网络的代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义激活函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 定义神经网络类
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
# 初始化权重和偏置
self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_size))
self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
self.b2 = np.zeros((1, self.output_size))
def forward(self, X):
# 前向传播
self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
self.a1 = sigmoid(self.z1)
self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
self.y_hat = sigmoid(self.z2)
return self.y_hat
def backward(self, X, y, y_hat, learning_rate):
# 反向传播
delta2 = (y_hat - y) * y_hat * (1 - y_hat)
dW2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * self.a1 * (1 - self.a1)
dW1 = np.dot(X.T, delta1)
db1 = np.sum(delta1, axis=0)
# 更新权重和偏置
self.W2 -= learning_rate * dW2
self.b2 -= learning_rate * db2
self.W1 -= learning_rate * dW1
self.b1 -= learning_rate * db1
def train(self, X, y, learning_rate, epochs):
# 训练神经网络
for i in range(epochs):
y_hat = self.forward(X)
self.backward(X, y, y_hat, learning_rate)
def predict(self, X):
# 预测
y_hat = self.forward(X)
return np.argmax(y_hat, axis=1)
```
这个神经网络使用sigmoid作为激活函数,采用反向传播算法进行训练,可以用于5分类问题。你可以根据需要调整输入、隐藏和输出层的大小,以及学习率和训练轮数。
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