Python 은 numpy 를 이용 하여 3 층 신경 망 의 예제 코드 를 실현 합 니 다.

본 고 는 주로 Python 이 numpy 를 이용 하여 3 층 신경 망 을 실현 하 는 예제 코드 를 소개 하고 구체 적 으로 다음 과 같다.

사실 신경 망 은 잘 이 루어 져 있 고 약간의 기초 가 있 는 기본 은 모두 이 루어 질 수 있다.주로 위의 공식 을 이용 하여 만 든 것 이다.

이것 은 신경 망 의 전체 구조 로 모두 3 층 으로 입력 층,숨겨 진 층,출력 층 으로 나 뉜 다.이제 출력 층 에서 첫 번 째 숨겨 진 층 까지 설명 하 겠 습 니 다.
사용 하 는 컴 파일 러 는 Jupyter notebook 입 니 다.

import numpy as np

#  X，W1，B1
X = np.array([1.0, 0.5])
w1 = np.array([[0.1, 0.3, 0.5],[0.2, 0.4, 0.6]])
b1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3])

#       
print(X.shape)
print(w1.shape)
print(b1.shape)

#   
np.dot(X,w1)

def sigmod(x):
    return 1/(1 + np.exp(-x))
Z1 = sigmod(A1)
Z1

#  w2，b2
w2 = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]])
b2 = np.array([0.1,0.2])

#       
print(w2.shape)
print(b2.shape)

A2 = np.dot(Z1,w2) + b2
A2

Z2 = sigmod(A2)
Z2

#      

def identity_function(x):
    return x

#  w3,b3
w3 = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
b3 = np.array([0.1,0.2])

A3 = np.dot(Z2,w3) + b3
Y = identity_function(A3)
Y
    

위의 것 을 통합 하 다.

#  

#      ，         
def init_network():
    network = {}
    network['w1'] = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])
    network['w2'] = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]])
    network['w3'] = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
    network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
    network['b2'] = np.array([0.1,0.2])
    network['b3'] = np.array([0.1,0.2])
    return network

#    ，     x，  Y

def forward(network,x):
    w1,w2,w3 = network['w1'],network['w2'],network['w3']
    b1,b2,b3 = network['b1'],network['b2'],network['b3']
    
    A1 = np.dot(x,w1) + b1
    A2 = np.dot(A1,w2) + b2
    A3 = np.dot(A2,w3) + b3
    Y = identity_function(A3)
    Y

#    

network = init_network()
X = np.array([1.0,0.5])
Y = forward(network,X)

파 이 썬 이 numpy 를 이용 하여 3 층 신경 망 을 실현 하 는 예제 코드 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 numpy 3 층 신경 망 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!