反向传播算法案例代码python

时间: 2023-11-16 13:58:51 浏览: 23
以下是一个简单的Python实现的反向传播算法案例代码: ```python import numpy as np # 定义sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 定义sigmoid函数的导数 def sigmoid_derivative(x): return x * (1 - x) # 定义神经网络类 class NeuralNetwork: def __init__(self, x, y): self.input = x self.weights1 = np.random.rand(self.input.shape[1], 4) self.weights2 = np.random.rand(4, 1) self.y = y self.output = np.zeros(self.y.shape) def feedforward(self): self.layer1 = sigmoid(np.dot(self.input, self.weights1)) self.output = sigmoid(np.dot(self.layer1, self.weights2)) def backprop(self): # 应用链式法则计算误差 d_weights2 = np.dot(self.layer1.T, (2*(self.y - self.output) * sigmoid_derivative(self.output))) d_weights1 = np.dot(self.input.T, (np.dot(2*(self.y - self.output) * sigmoid_derivative(self.output), self.weights2.T) * sigmoid_derivative(self.layer1))) # 更新权重 self.weights1 += d_weights1 self.weights2 += d_weights2 def train(self, epochs): for i in range(epochs): self.feedforward() self.backprop() def predict(self, x): layer1 = sigmoid(np.dot(x, self.weights1)) output = sigmoid(np.dot(layer1, self.weights2)) return output # 测试代码 if __name__ == "__main__": X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([[0],[1],[1],[0]]) nn = NeuralNetwork(X, y) nn.train(10000) print(nn.predict(np.array([0, 1, 0]))) ``` 该代码实现了一个简单的神经网络,使用反向传播算法进行训练,并预测了一个输入的输出值。

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