PYTHON的bp神经网络模型搭建代码
时间: 2023-05-18 17:07:30 浏览: 57
以下是一个简单的 Python BP 神经网络模型搭建代码:
```python
import numpy as np
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
self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
def forward(self, X):
self.z = np.dot(X, self.weights1)
self.z2 = self.sigmoid(self.z)
self.z3 = np.dot(self.z2, self.weights2)
o = self.sigmoid(self.z3)
return o
def sigmoid(self, s):
return 1 / (1 + np.exp(-s))
def sigmoid_derivative(self, s):
return s * (1 - s)
def backward(self, X, y, o):
self.o_error = y - o
self.o_delta = self.o_error * self.sigmoid_derivative(o)
self.z2_error = self.o_delta.dot(self.weights2.T)
self.z2_delta = self.z2_error * self.sigmoid_derivative(self.z2)
self.weights1 += X.T.dot(self.z2_delta)
self.weights2 += self.z2.T.dot(self.o_delta)
def train(self, X, y):
o = self.forward(X)
self.backward(X, y, o)
```
这个代码实现了一个简单的 BP 神经网络模型,包括前向传播、反向传播和训练过程。其中,input_size、hidden_size 和 output_size 分别表示输入层、隐藏层和输出层的神经元个数,weights1 和 weights2 分别表示输入层和隐藏层之间、隐藏层和输出层之间的权重矩阵。在训练过程中,我们首先进行前向传播,然后计算输出误差和误差项,最后进行反向传播并更新权重矩阵。