python神经网络编程代码_为什么不建议学python

激活谷笔记 • 2024-12-24 15:42 • 阅读 2

实现神经网络通常涉及以下步骤：

导入必要的库

```python

import numpy as np

 定义神经网络结构
 确定输入层、隐藏层和输出层的节点数。 初始化权重和偏置。 前向传播
 计算每个神经的输出，应用激活函数。 计算损失
 使用损失函数（如均方误差、交叉熵等）评估模型预测与真实值之间的差距。 反向传播
 计算损失相对于权重和偏置的梯度。 更新权重和偏置以减少损失。 优化算法
 使用梯度下降或其他优化算法更新权重和偏置。 迭代训练
 重复前向传播、计算损失、反向传播和优化步骤，直到模型收敛或达到预定的迭代次数。 下面是一个使用Python和NumPy实现简单神经网络的示例代码： ```python import numpy as np Sigmoid函数及其导数 def sigmoid（x）: return 1 / （1 + np.exp（-x）） def sigmoid_derivative（x）: return x * （1 - x） 神经网络类 class NeuralNetwork: def __init__（self, x, y）: self.input = x self.weights1 = np.random.rand（self.input.shape, 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）: 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））） self.weights1 += d_weights1 self.weights2 += d_weights2 def train（self, epochs）: for i in range（epochs）: self.feedforward（） self.backprop（） 示例数据 X = np.array（[[0,0,1], [0,1,1], [1,0,1], [1,1,1]]） y = np.array（[[0,1,1,0]]）.T 创建神经网络实例并训练 NN = NeuralNetwork（X, y） NN.train（15000） 预测 print（NN.feedforward（））

请注意，这个例子非常简单，仅用于演示目的。在实际应用中，通常会使用更复杂的神经网络结构，如包含多个隐藏层，并使用更高效的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。

如果您需要更详细的教程或对特定任务（如图像分类、自然语言处理等）的神经网络实现感兴趣，请告诉我，我可以提供更具体的指导

python神经网络编程 代码_为什么不建议学python

导入必要的库

定义神经网络结构

前向传播

计算损失

反向传播

优化算法

迭代训练

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