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神经网络实验报告1

神经网络

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神经网络实验报告1

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1.3

def

__init__(self,sizes,train_data,test_data,minibatch_num,t

rain_num,learning_rate,print_num):

self.layer_num = len(sizes)

self.size = sizes

self.train_data = train_data

self.test_data = test_data

self.minibatch_num = minibatch_num

self.train_num = train_num

self.learning_rate = learning_rate

self.print_num = print_num

self.initialize_parameter()

# 初始化权重

def initialize_parameter(self):

# weight和bias为层数-1个数组组成的list

self.weight =

[np.random.randn(next_neuron_num,last_neuron_num)/np.sqr

t(last_neuron_num)

for

next_neuron_num,last_neuron_num in

list(zip(self.size[1:],self.size[:-1]))]

self.bias = [np.random.randn(neuron_num) for

neuron_num in self.size[1:]]

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1.4

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

# 运󰢩󰕲络的前向传播

def forward(self,input):

for weight,bias in

list(zip(self.weight,self.bias)):

z = np.dot(weight,input) + bias

input = self.sigmoid(z)

return input







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





def backward_once(self,x,y):

record_derivatives_w = [np.zeros(w.shape) for w

in self.weight]

record_derivatives_b = [np.zeros(b.shape) for b

in self.bias]

record_neuron_z = []

record_neuron = [x]

# 运󰢩󰕲络前向

for weight,bias in

list(zip(self.weight,self.bias)):

z = np.dot(weight,x)

record_neuron_z.append(z)

x = self.sigmoid(z)

record_neuron.append(x)

# 记录交叉熵和差值

cross_entropy =

self.cross_entropy(record_neuron[-1],y)

delta = self.delta(record_neuron[-1],y)

# 记录最后层的权值导数

record_derivatives_b[-1] = delta

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