多层bp神经网络python

时间: 2023-10-31 09:06:08 浏览: 28
好的,关于多层bp神经网络的Python实现,可以使用NumPy库来实现。以下是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, layers): self.layers = layers self.weights = [np.random.randn(layers[i], layers[i+1]) for i in range(len(layers)-1)] self.biases = [np.random.randn(layers[i+1]) for i in range(len(layers)-1)] def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(self, x): return x * (1 - x) def feedforward(self, x): a = x for i in range(len(self.layers)-1): z = np.dot(a, self.weights[i]) + self.biases[i] a = self.sigmoid(z) return a def backpropagation(self, x, y, learning_rate): a = [x] z_list = [] for i in range(len(self.layers)-1): z = np.dot(a[i], self.weights[i]) + self.biases[i] z_list.append(z) a.append(self.sigmoid(z)) delta = (a[-1] - y) * self.sigmoid_derivative(a[-1]) for i in range(len(self.layers)-2, -1, -1): delta = np.dot(delta, self.weights[i].T) * self.sigmoid_derivative(a[i]) self.weights[i] -= learning_rate * np.dot(a[i].T, delta) self.biases[i] -= learning_rate * np.sum(delta, axis=0) def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for i in range(epochs): for j in range(len(X)): self.backpropagation(X[j], y[j], learning_rate) def predict(self, X): y_pred = [] for x in X: y_pred.append(self.feedforward(x)) return np.array(y_pred) # 示例用法 X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = NeuralNetwork([2, 4, 1]) nn.train(X, y, 0.1, 10000) print(nn.predict(X)) ``` 该代码实现了一个包含两个输入层、一个隐藏层和一个输出层的神经网络,使用反向传播算法进行训练,并使用sigmoid函数作为激活函数。在示例中,我们使用该神经网络来解决异或问题。

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