python

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > python > python实现BackPropagation算法

python实现BackPropagation算法

作者:芳草碧连天lc

这篇文章主要为大家详细介绍了python实现BackPropagation算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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脚本之家。

您可能感兴趣的文章:
阅读全文