BP神经网络算法编程示例：使用Python和TensorFlow库构建一个简单的三层全连接神经网络，用于手写数字识别。
BP神经网络算法简介
BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，BP神经网络算法包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都包含若干个神经元，通过调整神经元之间的连接权重，使网络能够学习到输入数据与输出数据之间的映射关系。
BP神经网络算法编程步骤
1、初始化网络结构：设置输入层、隐藏层和输出层的神经元个数，以及各层之间的连接权重。
2、前向传播：将输入数据传入网络，计算各层神经元的输出值。
3、计算误差：根据输出值与实际值的差异，计算网络的误差。
4、反向传播：根据误差，按照梯度下降法更新连接权重。
5、迭代训练：重复上述步骤，直到网络达到预设的训练次数或误差小于阈值。
自定义图分析算法编程示例
以下是一个使用Python实现的简单BP神经网络算法示例：
import numpy as np
激活函数及其导数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(x))
def sigmoid_derivative(x):
return x * (1 x)
初始化网络结构
input_layer_size = 3
hidden_layer_size = 4
output_layer_size = 2
weights_input_hidden = np.random.uniform(size=(input_layer_size, hidden_layer_size))
weights_hidden_output = np.random.uniform(size=(hidden_layer_size, output_layer_size))
bias_hidden = np.random.uniform(size=(1, hidden_layer_size))
bias_output = np.random.uniform(size=(1, output_layer_size))
训练数据
X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])
y = np.array([[0, 1, 1, 0]]).T
训练参数
epochs = 10000
learning_rate = 0.1
训练网络
for epoch in range(epochs):
# 前向传播
hidden_layer_activation = np.dot(X, weights_input_hidden) + bias_hidden
hidden_layer_output = sigmoid(hidden_layer_activation)
output_layer_activation = np.dot(hidden_layer_output, weights_hidden_output) + bias_output
output_layer_output = sigmoid(output_layer_activation)
# 计算误差
error = y output_layer_output
error_hidden = error * sigmoid_derivative(output_layer_output)
error_output = error * sigmoid_derivative(hidden_layer_output)
# 反向传播
weights_hidden_output += learning_rate * np.dot(hidden_layer_output.T, error_output) * hidden_layer_output * (1 hidden_layer_output)
weights_input_hidden += learning_rate * np.dot(X.T, error_hidden) * X * (1 hidden_layer_output)
bias_output += learning_rate * np.sum(error, axis=0, keepdims=True) * output_layer_output * (1 output_layer_output)
bias_hidden += learning_rate * np.sum(error, axis=0, keepdims=True) * hidden_layer_output * (1 hidden_layer_output)
单元表格
| 步骤 | 描述 | Python代码 |
| 初始化网络结构 | 设置输入层、隐藏层和输出层的神经元个数，以及各层之间的连接权重。 | input_layer_size = 3<br>hidden_layer_size = 4<br>output_layer_size = 2<br>weights_input_hidden = np.random.uniform(size=(input_layer_size, hidden_layer_size))<br>`weights_hidden
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/529339.html
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