使用python代码说明反向传播
时间: 2023-01-31 17:33:12 浏览: 48
��向传播(Backpropagation)是一种用于训练神经网络的算法,它可以让你的神经网络学习到有意义的权重和偏差。
反向传播的基本思想是通过计算损失函数的梯度来更新权重和偏差。为了计算梯度,你需要使用链式法则,它允许你通过已知的偏导数来计算未知的偏导数。
下面是一个简单的反向传播示例,使用了单层神经网络和均方误差损失函数:
```
import numpy as np
# 输入数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
# 目标输出
y = np.array([[0], [0], [1]])
# 初始化权重和偏差
weights = np.random.rand(2, 1)
bias = np.random.rand(1)
# 学习率
learning_rate = 0.1
# 正向传播
def forward(X, weights, bias):
output = np.dot(X, weights) + bias
return output
# 损失函数
def loss(y, y_pred):
return ((y_pred - y) ** 2).mean()
# 梯度下降
for epoch in range(100):
# 正向传播
y_pred = forward(X, weights, bias)
# 计算损失
l = loss(y, y_pred)
# 反向传播
dw = (y_pred - y) * X
db = (y_pred - y)
# 更新权重和偏差
weights = weights - learning_rate * dw.mean(axis=0, keepdims=True).T
bias = bias - learning_rate * db.mean()
# 输出损失
if epoch % 10 == 0:
print(f"Epoch {epoch}: loss = {