python实现BackPropagation算法

yipeiwu_com5年前Python基础

实现神经网络的权重和偏置更新,很重要的一部就是使用BackPropagation(反向传播)算法。具体来说,反向传播算法就是用误差的反向传播来计算w(权重)和b(偏置)相对于目标函数的导数,这样就可以在原来的w,b的基础上减去偏导数来更新。其中我上次写的python实现梯度下降中有一个函数backprop(x,y)就是用来实现反向传播的算法。(注:代码并非自己总结,github上有这个代码的实现https://github.com/LCAIZJ/neural-networks-and-deep-learning

def backprop(self,x,y):
  nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases]
  nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights]
  # 通过输入x,前向计算输出层的值
  activation = x
  activations = [x]# 存储的是所以的输出层
  zs = []
  for b,w in zip(self.biases,self.weights):
    z = np.dot(w,activation)+b
    zs.append(z)
    activation = sigmoid(z)
    activations.append(activation)
  # 计算输出层的error
  delta = self.cost_derivative(activations[-1],y)*sigmoid_prime(zs[:-1])
  nabla_b[-1] = delta
  nabla_w[-1] = np.dot(delta,activations[-2].transpose())
  #反向更新error
  for l in xrange(2,self.num_layers):
    z = zs[-l]
    sp = sigmoid_prime(z)
    delta = np.dot(self.weight[-l+1].transpose(),delta)*sp
    nabla_b[-l] = delta
    nabla_w[-l] = np.dot(delta,activations[-l-1].transpose())
  return (nabla_b,nabla_w)

其中,传入的x和y是一个单独的实例。

def cost_derivative(self,output_activation,y):
  return (output_activation-y)
def sigmoid(z):
  return 1.0/(1.0+np.exp(z))
def sigmoid_prime(z):
  return sigmoid(z)*(1-sigmoid(z))

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python的time模块中的常用方法整理

在应用程序的开发过程中,难免要跟日期、时间处理打交道。如:记录一个复杂算法的执行时间;网络通信中数据包的延迟等等。Python中提供了time, datetime calendar等模块...

python网络编程示例(客户端与服务端)

client客户端复制代码 代码如下:if __name__ == '__main__':       import socket&nb...

pandas的连接函数concat()函数的具体使用方法

pandas的连接函数concat()函数的具体使用方法

concat()函数的具体用法 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,...

pandas.DataFrame.to_json按行转json的方法

最近需要将csv文件转成DataFrame并以json的形式展示到前台,故需要用到Dataframe的to_json方法 to_json方法默认以列名为键,列内容为值,形成{col1:[...

python监控键盘输入实例代码

python监控键盘输入实例代码

本文研究的主要是python监控键盘输入的相关代码,用到了os,sys,time等,具体实现代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: u...