python人工神经网络如何使用
这篇文章主要介绍了python人工神经网络如何使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇python人工神经网络如何使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
成都创新互联公司始终坚持【策划先行，效果至上】的经营理念，通过多达10余年累计超上千家客户的网站建设总结了一套系统有效的营销解决方案，现已广泛运用于各行各业的客户，其中包括：木制凉亭等企业，备受客户赞誉。
人工神经网络
（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，其目的是通过学习和训练，在处理未知的输入数据时能够进行复杂的非线性映射关系，实现自适应的智能决策。可以说，ANN是人工智能算法中最基础、最核心的一种算法。
ANN模型的基本结构包含输入层、隐藏层和输出层。输入层接收输入数据，隐藏层负责对数据进行多层次、高维度的变换和处理，输出层对处理后的数据进行输出。ANN的训练过程是通过多次迭代，不断调整神经网络中各层的权重，从而使得神经网络能够对输入数据进行正确的预测和分类。
人工神经网络算法示例
接下来看看一个简单的人工神经网络算法示例：
import numpy as np class NeuralNetwork(): def __init__(self, layers): """ layers: 数组，包含每个层的神经元数量，例如 [2, 3, 1] 表示 3 层神经网络，第一层 2 个神经元，第二层 3 个神经元，第三层 1 个神经元。 weights: 数组，包含每个连接的权重矩阵，默认值随机生成。 biases: 数组，包含每个层的偏差值，默认值为 0。 """ self.layers = layers self.weights = [np.random.randn(a, b) for a, b in zip(layers[1:], layers[:-1])] self.biases = [np.zeros((a, 1)) for a in layers[1:]] def sigmoid(self, z): """Sigmoid 激活函数.""" return 1 / (1 + np.exp(-z)) def forward_propagation(self, a): """前向传播.""" for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w, a) + b a = self.sigmoid(z) return a def backward_propagation(self, x, y): """反向传播.""" nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] a = x activations = [x] zs = [] for w, b in zip(self.weights, self.biases): z = np.dot(w, a) + b zs.append(z) a = self.sigmoid(z) activations.append(a) delta = self.cost_derivative(activations[-1], y) * self.sigmoid_prime(zs[-1]) nabla_b[-1] = delta nabla_w[-1] = np.dot(delta, activations[-2].transpose()) for l in range(2, len(self.layers)): z = zs[-l] sp = self.sigmoid_prime(z) delta = np.dot(self.weights[-l+1].transpose(), delta) * sp nabla_b[-l] = delta nabla_w[-l] = np.dot(delta, activations[-l-1].transpose()) return (nabla_w, nabla_b) def train(self, x_train, y_train, epochs, learning_rate): """训练网络.""" for epoch in range(epochs): nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] for x, y in zip(x_train, y_train): delta_nabla_w, delta_nabla_b = self.backward_propagation(np.array([x]).transpose(), np.array([y]).transpose()) nabla_w = [nw+dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)] nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)] self.weights = [w-(learning_rate/len(x_train))*nw for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)] self.biases = [b-(learning_rate/len(x_train))*nb for b, nb in zip(self.biases, nabla_b)] def predict(self, x_test): """预测.""" y_predictions = [] for x in x_test: y_predictions.append(self.forward_propagation(np.array([x]).transpose())[0][0]) return y_predictions def cost_derivative(self, output_activations, y): """损失函数的导数.""" return output_activations - y def sigmoid_prime(self, z): """Sigmoid 函数的导数.""" return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z))
使用以下代码示例来实例化和使用这个简单的神经网络类：
x_train = [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]]
y_train = [0, 1, 1, 0]
# 创建神经网络
nn = NeuralNetwork([2, 3, 1])
# 训练神经网络
nn.train(x_train, y_train, 10000, 0.1)
# 测试神经网络
x_test = [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]]
y_test = [0, 1, 1, 0]
y_predictions = nn.predict(x_test)
print("Predictions:", y_predictions)
print("Actual:", y_test)输出结果：
Predictions: [0.011602156431658403, 0.9852717774725432, 0.9839448924887225, 0.020026540429992387]
Actual: [0, 1, 1, 0]
关于“python人工神经网络如何使用”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“python人工神经网络如何使用”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
分享标题：python人工神经网络如何使用
当前地址：http://6mz.cn/article/ieeddo.html