# -*- coding: utf-8 -*-
"""
-------------------------------------------------
File Name： back_propagation
Description :
Author : Yalye
date： 2019/1/2
-------------------------------------------------
"""
import numpy as np
X = np.array(([-2, 4],
[4, 1],
[1, 6],
[2, 4],
[6, 2]), dtype=float)
y = np.array(([-1],[-1],[1],[1],[1]), dtype=float)
# scale units
X = X/np.amax(X, axis=0)
class Neural_Network():
def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size):
self.input_size = input_size
self.output_size = output_size
self.hidden_size = hidden_size
self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
def forward(self, X):
self.z = np.dot(X, self.W1)
self.z2 = self.sigmoid(self.z)
self.z3 = np.dot(self.z2, self.W2)
o = self.sigmoid(self.z3)
return o
def sigmoid(self, s):
return 1/(1 + np.exp(-s))
def sigmoid_prime(self, s):
return s * (1 - s)
def backward(self, X, y, o):
self.o_error = y - o
self.o_delta = self.o_error * self.sigmoid_prime(o)
self.z2_error = self.o_delta.dot(self.W2.T)
self.z2_delta = self.z2_error * self.sigmoid_prime(self.z2)
self.W1 += X.T.dot(self.z2_delta)
self.W2 += self.z2.T.dot(self.o_delta)
def train(self, X, y):
o = self.forward(X)
self.backward(X, y, o)
NN = Neural_Network(2, 1, 3)
for i in range(10000):
print("Input: \n" + str(X))
print("Actual Output: \n" + str(y))
print("Predicted Output: \n" + str(NN.forward(X)))
print("Loss: \n" + str(np.mean(np.square(y - NN.forward(X)))))
print("\n")
NN.train(X, y)
2019-01-02[Stay Sharp]Back propagation code
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
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