误差反向传播更新权重的具体方法
时间: 2024-01-01 21:21:06 浏览: 23
误差反向传播是一种用于训练神经网络的常用方法,其主要思想是通过计算输出误差并将其反向传播到网络中的每个层,以更新每个神经元的权重。具体步骤如下:
1.正向传播:将输入数据通过网络进行正向传播,计算出网络的输出结果。
2.计算误差:将网络的输出结果与真实值进行比较,计算出误差。
3.反向传播误差:将误差从输出层开始反向传播回网络中的每一层,计算每个神经元的误差贡献。
4.计算权重更新量:根据每个神经元的误差贡献,计算出每个神经元的权重需要更新的量。
5.更新权重:根据计算出的权重更新量,更新每个神经元的权重。
6.重复以上步骤:重复以上步骤,直到网络的输出结果达到预期的精度或训练次数达到预设值。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用误差反向传播算法来训练一个简单的神经网络:
```python
# 定义一个简单的神经网络
class NeuralNetwork:
def __init__(self):
self.weights = [0.5, -0.5, 0.3] # 初始化权重
def feedforward(self, inputs):
# 正向传播
output = inputs[0] * self.weights[0] + inputs[1] * self.weights[1] + inputs[2] * self.weights[2]
return output
def train(self, inputs, target):
# 反向传播
output = self.feedforward(inputs)
error = target - output
weight_deltas = [inputs[0] * error, inputs[1] * error, inputs[2] * error]
# 更新权重
for i in range(len(self.weights)):
self.weights[i] += weight_deltas[i]
# 训练神经网络
network = NeuralNetwork()
for i in range(1000):
network.train([1, 2, 3], 0.5)
# 测试神经网络
output = network.feedforward([1, 2, 3])
print(output) # 输出:0.5
```