Python で 2 層ニューラル ネットワークとパーセプトロン モデルを実装する方法
この記事ではPythonを使って二層ニューラルネットワークとパーセプトロンモデルを実装する方法を共有します具体的な内容と例は以下の通りです
Python 3.4 numpyを使用しているため
ここでは最初にパーセプトロンを実装します。コントローラー モデルは、次の対応を実現するために使用されます
[[0,0,1], ——- 0 [0,1,1], ——- 1 [1,0,1], ——- 0 [1,1,1]] ——- 1
上記のデータからわかるように、入力は 3 チャンネル、出力は 1 チャンネルです。
ここでの活性化関数シグモイド関数f(x)=1/(1+exp(-x))を使用します
導関数の導出は次のとおりです:
L0=W*X; z=f(L0); error=y-z; delta =error * f'(L0) * X; W=W+delta;
Pythonコード
import numpy as np #sigmoid function def nonlin(x, deriv = False): if(deriv==True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) # input dataset X=np.array([[0,0,1], [0,1,1], [1,0,1], [1,1,1]]) # output dataset y=np.array([[0,1,0,1]]).T #seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值, #如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同, #如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值, #此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 np.random.seed(1) # init weight value with mean 0 syn0 = 2*np.random.random((3,1))-1 for iter in range(1000): # forward propagation L0=X L1=nonlin(np.dot(L0,syn0)) # error L1_error=y-L1 L1_delta = L1_error*nonlin(L1,True) # updata weight syn0+=np.dot(L0.T,L1_delta) print("Output After Training:") print(L1)
出力結果から、基本的に対応関係が成立していることが分かります。
次に、上記のタスクを達成するために 2 層ネットワークが使用されます。ここに隠れ層が追加されます。隠れ層には 4 つのニューロンが含まれています。
import numpy as np def nonlin(x, deriv = False): if(deriv == True): return x*(1-x) else: return 1/(1+np.exp(-x)) #input dataset X = np.array([[0,0,1], [0,1,1], [1,0,1], [1,1,1]]) #output dataset y = np.array([[0,1,1,0]]).T #the first-hidden layer weight value syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1 #the hidden-output layer weight value syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1 for j in range(60000): l0 = X #the first layer,and the input layer l1 = nonlin(np.dot(l0,syn0)) #the second layer,and the hidden layer l2 = nonlin(np.dot(l1,syn1)) #the third layer,and the output layer l2_error = y-l2 #the hidden-output layer error if(j%10000) == 0: print "Error:"+str(np.mean(l2_error)) l2_delta = l2_error*nonlin(l2,deriv = True) l1_error = l2_delta.dot(syn1.T) #the first-hidden layer error l1_delta = l1_error*nonlin(l1,deriv = True) syn1 += l1.T.dot(l2_delta) syn0 += l0.T.dot(l1_delta) print "outout after Training:" print l2
これらの事例を読んだ後は、その方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、php 中国語 Web サイトの他の関連記事に注目してください。
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PSの「読み込み」の問題は、リソースアクセスまたは処理の問題によって引き起こされます。ハードディスクの読み取り速度は遅いか悪いです。CrystaldiskInfoを使用して、ハードディスクの健康を確認し、問題のあるハードディスクを置き換えます。不十分なメモリ:高解像度の画像と複雑な層処理に対するPSのニーズを満たすためのメモリをアップグレードします。グラフィックカードドライバーは時代遅れまたは破損しています:ドライバーを更新して、PSとグラフィックスカードの間の通信を最適化します。ファイルパスが長すぎるか、ファイル名に特殊文字があります。短いパスを使用して特殊文字を避けます。 PS独自の問題:PSインストーラーを再インストールまたは修理します。

Slow Photoshopの起動の問題を解決するには、次のような多面的なアプローチが必要です。ハードウェアのアップグレード(メモリ、ソリッドステートドライブ、CPU)。時代遅れまたは互換性のないプラグインのアンインストール。システムのゴミと過剰な背景プログラムを定期的にクリーンアップします。無関係なプログラムを慎重に閉鎖する。起動中に多数のファイルを開くことを避けます。

ブートがさまざまな理由によって引き起こされる可能性がある場合、「読み込み」に巻き込まれたPS:腐敗したプラグインまたは競合するプラグインを無効にします。破損した構成ファイルの削除または名前変更。不十分なプログラムを閉じたり、メモリをアップグレードしたりして、メモリが不十分であることを避けます。ソリッドステートドライブにアップグレードして、ハードドライブの読み取りをスピードアップします。 PSを再インストールして、破損したシステムファイルまたはインストールパッケージの問題を修復します。エラーログ分析の起動プロセス中にエラー情報を表示します。

<p>次のページ関数は、HTMLを介して作成できます。手順には、コンテナ要素の作成、コンテンツの分割、ナビゲーションリンクの追加、他のページの隠し、スクリプトの追加が含まれます。この機能により、ユーザーはセグメント化されたコンテンツを閲覧でき、一度に1つのページのみを表示し、大量のデータやコンテンツを表示するのに適しています。 </p>

PSの負荷が遅い理由は、ハードウェア(CPU、メモリ、ハードディスク、グラフィックスカード)とソフトウェア(システム、バックグラウンドプログラム)の影響を組み合わせたものです。ソリューションには、ハードウェアのアップグレード(特にソリッドステートドライブの交換)、ソフトウェアの最適化(システムガベージのクリーンアップ、ドライバーの更新、PS設定のチェック)、およびPSファイルの処理が含まれます。定期的なコンピューターのメンテナンスは、PSのランニング速度を改善するのにも役立ちます。

「ロード」は、PSでファイルを開くときに発生します。理由には、ファイルが大きすぎるか破損しているか、メモリが不十分で、ハードディスクの速度が遅い、グラフィックカードドライバーの問題、PSバージョンまたはプラグインの競合が含まれます。ソリューションは、ファイルのサイズと整合性を確認し、メモリの増加、ハードディスクのアップグレード、グラフィックカードドライバーの更新、不審なプラグインをアンインストールまたは無効にし、PSを再インストールします。この問題は、PSパフォーマンス設定を徐々にチェックして使用し、優れたファイル管理習慣を開発することにより、効果的に解決できます。

PSカードは「ロード」ですか?ソリューションには、コンピューターの構成(メモリ、ハードディスク、プロセッサ)の確認、ハードディスクの断片化のクリーニング、グラフィックカードドライバーの更新、PS設定の調整、PSの再インストール、優れたプログラミング習慣の開発が含まれます。

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