快捷導(dǎo)航

python實(shí)現(xiàn)BackPropagation算法

更新時(shí)間：2017年12月14日 10:51:40 作者：芳草碧連天lc

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)BackPropagation算法，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置更新，很重要的一部就是使用BackPropagation（反向傳播）算法。具體來說，反向傳播算法就是用誤差的反向傳播來計(jì)算w（權(quán)重）和b（偏置）相對(duì)于目標(biāo)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，這樣就可以在原來的w，b的基礎(chǔ)上減去偏導(dǎo)數(shù)來更新。其中我上次寫的python實(shí)現(xiàn)梯度下降中有一個(gè)函數(shù)backprop(x,y)就是用來實(shí)現(xiàn)反向傳播的算法。（注：代碼并非自己總結(jié)，github上有這個(gè)代碼的實(shí)現(xiàn)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]
  # 通過輸入x，前向計(jì)算輸出層的值
  activation = x
  activations = [x]# 存儲(chǔ)的是所以的輸出層
  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)
  # 計(jì)算輸出層的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，傳入的x和y是一個(gè)單獨(dú)的實(shí)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?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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