神經網路(BP)演算法Python實作及應用-Python教學-PHP中文網

神經網路(BP)演算法Python實作及應用

不言

發布： 2018-04-17 11:04:15

原創

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這篇文章主要為大家詳細介紹了Python實現神經網路(BP)演算法及簡單應用，具有一定的參考價值，有興趣的小夥伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了Python實作神經網路演算法及應用的具體程式碼，供大家參考，具體內容如下

首先用Python實作簡單地神經網路演算法：

import numpy as np


# 定义tanh函数
def tanh(x):
  return np.tanh(x)


# tanh函数的导数
def tan_deriv(x):
  return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x)


# sigmoid函数
def logistic(x):
  return 1 / (1 + np.exp(-x))


# sigmoid函数的导数
def logistic_derivative(x):
  return logistic(x) * (1 - logistic(x))


class NeuralNetwork:
  def __init__(self, layers, activation=&#39;tanh&#39;):
    """
    神经网络算法构造函数
    :param layers: 神经元层数
    :param activation: 使用的函数（默认tanh函数）
    :return:none
    """
    if activation == &#39;logistic&#39;:
      self.activation = logistic
      self.activation_deriv = logistic_derivative
    elif activation == &#39;tanh&#39;:
      self.activation = tanh
      self.activation_deriv = tan_deriv

    # 权重列表
    self.weights = []
    # 初始化权重（随机）
    for i in range(1, len(layers) - 1):
      self.weights.append((2 * np.random.random((layers[i - 1] + 1, layers[i] + 1)) - 1) * 0.25)
      self.weights.append((2 * np.random.random((layers[i] + 1, layers[i + 1])) - 1) * 0.25)

  def fit(self, X, y, learning_rate=0.2, epochs=10000):
    """
    训练神经网络
    :param X: 数据集（通常是二维）
    :param y: 分类标记
    :param learning_rate: 学习率（默认0.2）
    :param epochs: 训练次数（最大循环次数，默认10000）
    :return: none
    """
    # 确保数据集是二维的
    X = np.atleast_2d(X)

    temp = np.ones([X.shape[0], X.shape[1] + 1])
    temp[:, 0: -1] = X
    X = temp
    y = np.array(y)

    for k in range(epochs):
      # 随机抽取X的一行
      i = np.random.randint(X.shape[0])
      # 用随机抽取的这一组数据对神经网络更新
      a = [X[i]]
      # 正向更新
      for l in range(len(self.weights)):
        a.append(self.activation(np.dot(a[l], self.weights[l])))
      error = y[i] - a[-1]
      deltas = [error * self.activation_deriv(a[-1])]

      # 反向更新
      for l in range(len(a) - 2, 0, -1):
        deltas.append(deltas[-1].dot(self.weights[l].T) * self.activation_deriv(a[l]))
        deltas.reverse()
      for i in range(len(self.weights)):
        layer = np.atleast_2d(a[i])
        delta = np.atleast_2d(deltas[i])
        self.weights[i] += learning_rate * layer.T.dot(delta)

  def predict(self, x):
    x = np.array(x)
    temp = np.ones(x.shape[0] + 1)
    temp[0:-1] = x
    a = temp
    for l in range(0, len(self.weights)):
      a = self.activation(np.dot(a, self.weights[l]))
    return a

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#使用自己定義的神經網路演算法實現一些簡單的功能：

小案例：

X:                  Y#              1
# 1 0                 1
1 1              為接近1

第二個範例：辨識圖片中的數字

匯入資料：

from NN.NeuralNetwork import NeuralNetwork
import numpy as np

nn = NeuralNetwork([2, 2, 1], &#39;tanh&#39;)
temp = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
X = np.array(temp)
y = np.array([0, 1, 1, 0])
nn.fit(X, y)
for i in temp:
  print(i, nn.predict(i))

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# 觀察下：大小：(1797, 64)

數字0

#接下來的程式碼是識別它們：

from sklearn.datasets import load_digits
import pylab as pl

digits = load_digits()
print(digits.data.shape)
pl.gray()
pl.matshow(digits.images[0])
pl.show()

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結果：

矩陣對角線代表預測正確的數量，發現正確率很多