误差反向传播python代码
时间: 2023-11-20 14:55:46 浏览: 51
以下是一个简单的误差反向传播的Python代码实现:
```python
# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 定义误差反向传播函数
def backpropagation(x, y, weights, bias, learning_rate):
# 前向传播
hidden_layer_input = np.dot(weights['input_hidden'], x) + bias['hidden']
hidden_layer_output = sigmoid(hidden_layer_input)
output_layer_input = np.dot(weights['hidden_output'], hidden_layer_output) + bias['output']
output_layer_output = sigmoid(output_layer_input)
# 计算输出层的误差
error = y - output_layer_output
output_error = error * output_layer_output * (1 - output_layer_output)
# 计算隐藏层的误差
hidden_error = np.dot(weights['hidden_output'].T, output_error) * hidden_layer_output * (1 - hidden_layer_output)
# 更新权重和偏置
weights['hidden_output'] += learning_rate * np.dot(output_error, hidden_layer_output.T)
weights['input_hidden'] += learning_rate * np.dot(hidden_error, x.T)
bias['output'] += learning_rate * output_error
bias['hidden'] += learning_rate * hidden_error
return weights, bias
```
该代码实现了一个简单的两层神经网络,其中包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。函数接受输入数据x和目标输出y,以及权重和偏置的初始值。在前向传播过程中,使用sigmoid函数计算每个层的输出。在反向传播过程中,计算输出层和隐藏层的误差,并使用梯度下降法更新权重和偏置。最后,函数返回更新后的权重和偏置。