多层感知器Python代码
时间: 2023-11-05 13:12:16 浏览: 27
下面是一个简单的多层感知器的 Python 代码:
```python
import numpy as np
#定义输入和期望的输出。
inputs = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])
expected_output = np.array([[0], [1], [1], [0]])
#定义神经网络的参数。
num_inputs = 3
num_hidden = 4
num_outputs = 1
#初始化权重矩阵。
weights_hidden = np.random.rand(num_inputs, num_hidden)
weights_output = np.random.rand(num_hidden, num_outputs)
#定义激活函数(sigmoid)。
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x))
#定义前向传播函数。
def forward(x):
hidden_layer_input = np.dot(x, weights_hidden)
hidden_layer_output = sigmoid(hidden_layer_input)
output_layer_input = np.dot(hidden_layer_output, weights_output)
output = sigmoid(output_layer_input)
return output
#定义反向传播函数并更新权重矩阵。
def backward(x, y, output):
output_error = y - output
output_delta = output_error * sigmoid(output, True)
hidden_error = output_delta.dot(weights_output.T)
hidden_delta = hidden_error * sigmoid(hidden_layer_input, True)
weights_output += hidden_layer_output.T.dot(output_delta)
weights_hidden += x.T.dot(hidden_delta)
#训练神经网络。
for i in range(10000):
output = forward(inputs)
backward(inputs, expected_output, output)
#测试神经网络。
print(forward(np.array([1, 0, 0])))
```
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