BP算法简单实例

2021-05-07 18:54:31 阅读：182 来源： 互联网

标签：0.9 sigmoid 算法实例 BP w2 w1 np array

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
def sigmoid(x):#激活函数
   return 1/(1+np.exp(-x))
input = np.array([[0.35], [0.9]]) #输入数据
w1 = np.array([[0.1, 0.8], [0.4, 0.6]])#第一层权重参数
w2 = np.array([0.3, 0.9])#第二层权重参数

real = np.array([[0.5]])#真实值
for s in range(0,100,1):
    pq = sigmoid(np.dot(w1,input))#第一层输出
    output = sigmoid(np.dot(w2,pq))#第二层输出,也即是最终输出
    e = output-real #误差
    if np.square(e)/2<0.01:
        break
    else:
        #否则,按照梯度下降计算权重参数
        #其中,应用链式法则计算权重参数的更新量
       w2 = w2 - e*output*(1-output)*pq.T
       w1 = w1 - e*output*(1-output)*w2*pq.T*(1-pq.T)*input
print(w1,'\n',w2) #输出最终结果
print (output)

[[ 0.09606536 0.78371966]
[ 0.38988235 0.55813627]]
[[ 0.12472196 0.72965595]]
[[ 0.63690405]]

标签：0.9,sigmoid,算法,实例,BP,w2,w1,np,array
来源： https://blog.51cto.com/u_14540820/2759536

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