Python使用numpy实现BP神经网络

最新推荐文章于 2025-04-13 17:35:27 发布

哇哇小仔

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分类专栏： Python machine learning 文章标签： python 神经网络 numpy

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangyang10d/article/details/54804053

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该博客详细介绍了如何借助numpy库构建一个简单的BP（反向传播）神经网络，重点在于回归问题，输出层激活函数为线性。文章不涉及BP神经网络的原理详细解释。

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本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络，由于是做regression而不是classification，因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x。BP神经网络的具体原理此处不再介绍。

import numpy as np

class NeuralNetwork(object):
    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate):
        # Set number of nodes in input, hidden and output layers.设定输入层、隐藏层和输出层的node数目
        self.input_nodes = input_nodes
        self.hidden_nodes = hidden_nodes
        self.output_nodes = output_nodes

        # Initialize weights，初始化权重和学习速率
        self.weights_input_to_hidden = np.random.normal(0.0, self.hidden_nodes**-0.5, 
                                       ( self.hidden_nodes, self.input_nodes))

        self.weights_hidden_to_output = np.random.normal(0.0, self.output_nodes**-0.5, 
                                       (self.output_nodes, self.hidden_nodes))
        self.lr = learning_rate
        
        # 隐藏层的激励函数为sigmoid函数&#x

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