參考: https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html
可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。
说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生：
这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。如果你希望你的输出和原始输入一样，那么就是最常见的自编码模型（Auto-Encoder）。可能有人会问，为什么要输入输出都一样呢？有什么用啊？其实应用挺广的，在图像识别，文本分类等等都会用到，我会专门再写一篇Auto-Encoder的文章来说明，包括一些变种之类的。如果你的输出和原始输入不一样，那么就是很常见的人工神经网络了，相当于让原始数据通过一个映射来得到我们想要的输出数据，也就是我们今天要讲的话题。
本文直接举一个例子，带入数值演示反向传播法的过程，公式的推导等到下次写Auto-Encoder的时候再写，其实也很简单，感兴趣的同学可以自己推导下试试：）（注：本文假设你已经懂得基本的神经网络构成，如果完全不懂，可以参考Poll写的笔记：[Mechine Learning & Algorithm] 神经网络基础）
假设，你有这样一个网络层：
第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为sigmoid函数。
现在对他们赋上初值，如下图：
其中，输入数据 i1=0.05，i2=0.10;
输出数据 o1=0.01,o2=0.99;
初始权重 w1=0.15,w2=0.20,w3=0.25,w4=0.30;
w5=0.40,w6=0.45,w7=0.50,w8=0.55
目标：给出输入数据i1,i2(0.05和0.10)，使输出尽可能与原始输出o1,o2(0.01和0.99)接近。
Step 1 前向传播
1.输入层---->隐含层：
计算神经元h1的输入加权和：
神经元h1的输出o1:(此处用到激活函数为sigmoid函数)：
同理，可计算出神经元h2的输出o2：
2.隐含层---->输出层：
计算输出层神经元o1和o2的值：
这样前向传播的过程就结束了，我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465]，与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远，现在我们对误差进行反向传播，更新权值，重新计算输出。
Step 2 反向传播
1.计算总误差
总误差：(square error)
但是有两个输出，所以分别计算o1和o2的误差，总误差为两者之和：
2.隐含层---->输出层的权值更新：
以权重参数w5为例，如果我们想知道w5对整体误差产生了多少影响，可以用整体误差对w5求偏导求出：（链式法则）
下面的图可以更直观的看清楚误差是怎样反向传播的：
现在我们来分别计算每个式子的值：
计算
：
计算
：
（这一步实际上就是对sigmoid函数求导，比较简单，可以自己推导一下）
计算
：
最后三者相乘：
这样我们就计算出整体误差E(total)对w5的偏导值。
回过头来再看看上面的公式，我们发现：
为了表达方便，用
来表示输出层的误差：
因此，整体误差E(total)对w5的偏导公式可以写成：
如果输出层误差计为负的话，也可以写成：
最后我们来更新w5的值：
（其中，
是学习速率，这里我们取0.5）
同理，可更新w6,w7,w8:
3.隐含层---->隐含层的权值更新：
方法其实与上面说的差不多，但是有个地方需要变一下，在上文计算总误差对w5的偏导时，是从out(o1)---->net(o1)---->w5,但是在隐含层之间的权值更新时，是out(h1)---->net(h1)---->w1,而out(h1)会接受E(o1)和E(o2)两个地方传来的误差，所以这个地方两个都要计算。
计算
：
先计算
：
同理，计算出：
两者相加得到总值：
再计算
：
再计算
：
最后，三者相乘：
为了简化公式，用sigma(h1)表示隐含层单元h1的误差：
最后，更新w1的权值：
同理，额可更新w2,w3,w4的权值：
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0.99]),证明效果还是不错的。
代码(Python):
1 #coding:utf-8 2 import random 3 import math 4 5 # 6 # 参数解释： 7 # "pd_" ：偏导的前缀 8 # "d_" ：导数的前缀 9 # "w_ho" ：隐含层到输出层的权重系数索引 10 # "w_ih" ：输入层到隐含层的权重系数的索引 11 12 class NeuralNetwork: 13 LEARNING_RATE = 0.5 14 15 def __init__(self, num_inputs, num_hidden, num_outputs, hidden_layer_weights = None, hidden_layer_bias = None, output_layer_weights = None, output_layer_bias = None): 16 self.num_inputs = num_inputs 17 18 self.hidden_layer = NeuronLayer(num_hidden, hidden_layer_bias) 19 self.output_layer = NeuronLayer(num_outputs, output_layer_bias) 20 21 self.init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons(hidden_layer_weights) 22 self.init_weights_from_hidden_layer_neurons_to_output_layer_neurons(output_layer_weights) 23 24 def init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons(self, hidden_layer_weights): 25 weight_num = 0 26 for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)): 27 for i in range(self.num_inputs): 28 if not hidden_layer_weights: 29 self.hidden_layer.neurons[h].weights.append(random.random()) 30 else: 31 self.hidden_layer.neurons[h].weights.append(hidden_layer_weights[weight_num]) 32 weight_num += 1 33 34 def init_weights_from_hidden_layer_neurons_to_output_layer_neurons(self, output_layer_weights): 35 weight_num = 0 36 for o in range(len(self.output_layer.neurons)): 37 for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)): 38 if not output_layer_weights: 39 self.output_layer.neurons[o].weights.append(random.random()) 40 else: 41 self.output_layer.neurons[o].weights.append(output_layer_weights[weight_num]) 42 weight_num += 1 43 44 def inspect(self): 45 print('------') 46 print('* Inputs: {}'.format(self.num_inputs)) 47 print('------') 48 print('Hidden Layer') 49 self.hidden_layer.inspect() 50 print('------') 51 print('* Output Layer') 52 self.output_layer.inspect() 53 print('------') 54 55 def feed_forward(self, inputs): 56 hidden_layer_outputs = self.hidden_layer.feed_forward(inputs) 57 return self.output_layer.feed_forward(hidden_layer_outputs) 58 59 def train(self, training_inputs, training_outputs): 60 self.feed_forward(training_inputs) 61 62 # 1. 输出神经元的值 63 pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input = [0] * len(self.output_layer.neurons) 64 for o in range(len(self.output_layer.neurons)): 65 66 # ∂E/∂zⱼ 67 pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] = self.output_layer.neurons[o].calculate_pd_error_wrt_total_net_input(training_outputs[o]) 68 69 # 2. 隐含层神经元的值 70 pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input = [0] * len(self.hidden_layer.neurons) 71 for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)): 72 73 # dE/dyⱼ = Σ ∂E/∂zⱼ * ∂z/∂yⱼ = Σ ∂E/∂zⱼ * wᵢⱼ 74 d_error_wrt_hidden_neuron_output = 0 75 for o in range(len(self.output_layer.neurons)): 76 d_error_wrt_hidden_neuron_output += pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] * self.output_layer.neurons[o].weights[h] 77 78 # ∂E/∂zⱼ = dE/dyⱼ * ∂zⱼ/∂ 79 pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input[h] = d_error_wrt_hidden_neuron_output * self.hidden_layer.neurons[h].calculate_pd_total_net_input_wrt_input() 80 81 # 3. 更新输出层权重系数 82 for o in range(len(self.output_layer.neurons)): 83 for w_ho in range(len(self.output_layer.neurons[o].weights)): 84 85 # ∂Eⱼ/∂wᵢⱼ = ∂E/∂zⱼ * ∂zⱼ/∂wᵢⱼ 86 pd_error_wrt_weight = pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] * self.output_layer.neurons[o].calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(w_ho) 87 88 # Δw = α * ∂Eⱼ/∂wᵢ 89 self.output_layer.neurons[o].weights[w_ho] -= self.LEARNING_RATE * pd_error_wrt_weight 90 91 # 4. 更新隐含层的权重系数 92 for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)): 93 for w_ih in range(len(self.hidden_layer.neurons[h].weights)): 94 95 # ∂Eⱼ/∂wᵢ = ∂E/∂zⱼ * ∂zⱼ/∂wᵢ 96 pd_error_wrt_weight = pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input[h] * self.hidden_layer.neurons[h].calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(w_ih) 97 98 # Δw = α * ∂Eⱼ/∂wᵢ 99 self.hidden_layer.neurons[h].weights[w_ih] -= self.LEARNING_RATE * pd_error_wrt_weight 100 101 def calculate_total_error(self, training_sets): 102 total_error = 0 103 for t in range(len(training_sets)): 104 training_inputs, training_outputs = training_sets[t] 105 self.feed_forward(training_inputs) 106 for o in range(len(training_outputs)): 107 total_error += self.output_layer.neurons[o].calculate_error(training_outputs[o]) 108 return total_error 109 110 class NeuronLayer: 111 def __init__(self, num_neurons, bias): 112 113 # 同一层的神经元共享一个截距项b 114 self.bias = bias if bias else random.random() 115 116 self.neurons = [] 117 for i in range(num_neurons): 118 self.neurons.append(Neuron(self.bias)) 119 120 def inspect(self): 121 print('Neurons:', len(self.neurons)) 122 for n in range(len(self.neurons)): 123 print(' Neuron', n) 124 for w in range(len(self.neurons[n].weights)): 125 print(' Weight:', self.neurons[n].weights[w]) 126 print(' Bias:', self.bias) 127 128 def feed_forward(self, inputs): 129 outputs = [] 130 for neuron in self.neurons: 131 outputs.append(neuron.calculate_output(inputs)) 132 return outputs 133 134 def get_outputs(self): 135 outputs = [] 136 for neuron in self.neurons: 137 outputs.append(neuron.output) 138 return outputs 139 140 class Neuron: 141 def __init__(self, bias): 142 self.bias = bias 143 self.weights = [] 144 145 def calculate_output(self, inputs): 146 self.inputs = inputs 147 self.output = self.squash(self.calculate_total_net_input()) 148 return self.output 149 150 def calculate_total_net_input(self): 151 total = 0 152 for i in range(len(self.inputs)): 153 total += self.inputs[i] * self.weights[i] 154 return total + self.bias 155 156 # 激活函数sigmoid 157 def squash(self, total_net_input): 158 return 1 / (1 + math.exp(-total_net_input)) 159 160 161 def calculate_pd_error_wrt_total_net_input(self, target_output): 162 return self.calculate_pd_error_wrt_output(target_output) * self.calculate_pd_total_net_input_wrt_input(); 163 164 # 每一个神经元的误差是由平方差公式计算的 165 def calculate_error(self, target_output): 166 return 0.5 * (target_output - self.output) ** 2 167 168 169 def calculate_pd_error_wrt_output(self, target_output): 170 return -(target_output - self.output) 171 172 173 def calculate_pd_total_net_input_wrt_input(self): 174 return self.output * (1 - self.output) 175 176 177 def calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(self, index): 178 return self.inputs[index] 179 180 181 # 文中的例子: 182 183 nn = NeuralNetwork(2, 2, 2, hidden_layer_weights=[0.15, 0.2, 0.25, 0.3], hidden_layer_bias=0.35, output_layer_weights=[0.4, 0.45, 0.5, 0.55], output_layer_bias=0.6) 184 for i in range(10000): 185 nn.train([0.05, 0.1], [0.01, 0.09]) 186 print(i, round(nn.calculate_total_error([[[0.05, 0.1], [0.01, 0.09]]]), 9)) 187 188 189 #另外一个例子，可以把上面的例子注释掉再运行一下: 190 191 # training_sets = [ 192 # [[0, 0], [0]], 193 # [[0, 1], [1]], 194 # [[1, 0], [1]], 195 # [[1, 1], [0]] 196 # ] 197 198 # nn = NeuralNetwork(len(training_sets[0][0]), 5, len(training_sets[0][1])) 199 # for i in range(10000): 200 # training_inputs, training_outputs = random.choice(training_sets) 201 # nn.train(training_inputs, training_outputs) 202 # print(i, nn.calculate_total_error(training_sets))
最后写到这里就结束了，现在还不会用latex编辑数学公式，本来都直接想写在草稿纸上然后扫描了传上来，但是觉得太影响阅读体验了。以后会用公式编辑器后再重把公式重新编辑一遍。稳重使用的是sigmoid激活函数，实际还有几种不同的激活函数可以选择，具体的可以参考文献[3]，最后推荐一个在线演示神经网络变化的网址：http://www.emergentmind.com/neural-network，可以自己填输入输出，然后观看每一次迭代权值的变化，很好玩~如果有错误的或者不懂的欢迎留言：）
参考文献：
1.Poll的笔记：[Mechine Learning & Algorithm] 神经网络基础（http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html#3457159 ）
2.Rachel_Zhang:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797
3.http://www.cedar.buffalo.edu/%7Esrihari/CSE574/Chap5/Chap5.3-BackProp.pdf
4.https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/
我改過的程式 修正他程式中的問題(calculate_total_error多跑self.feed_forward)
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[1]:
原始網站
https://github.com/mattm/simple-neural-network
#從數值解釋 反向传播
#一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
#https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html
# In[2]:
import random
import math
import time
#
# 参数解释：
# "pd_" ：偏导的前缀
# "d_" ：导数的前缀
# "w_ho" ：隐含层到输出层的权重系数索引
# "w_ih" ：输入层到隐含层的权重系数的索引
# In[3]:
class NeuralNetwork:
#LEARNING_RATE = 0.5
hidden_layer_outputs=0
layer_outputs=0
pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input=0
def __init__(self, num_inputs, num_hidden, num_outputs, hidden_layer_weights = None, hidden_layer_bias = None, output_layer_weights = None, output_layer_bias = None,learing_rate=0.5):
self.num_inputs = num_inputs
self.hidden_layer = NeuronLayer(num_hidden, hidden_layer_bias)
self.output_layer = NeuronLayer(num_outputs, output_layer_bias)
self.init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons(hidden_layer_weights)
self.init_weights_from_hidden_layer_neurons_to_output_layer_neurons(output_layer_weights)
self.LEARNING_RATE=learing_rate
def init_weights_from_inputs_to_hidden_layer_neurons(self, hidden_layer_weights):
weight_num = 0
for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)):
for i in range(self.num_inputs):
if not hidden_layer_weights:
self.hidden_layer.neurons[h].weights.append(random.random())
else:
self.hidden_layer.neurons[h].weights.append(hidden_layer_weights[weight_num])
weight_num += 1
def init_weights_from_hidden_layer_neurons_to_output_layer_neurons(self, output_layer_weights):
weight_num = 0
for o in range(len(self.output_layer.neurons)):
for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)):
if not output_layer_weights:
self.output_layer.neurons[o].weights.append(random.random())
else:
self.output_layer.neurons[o].weights.append(output_layer_weights[weight_num])
weight_num += 1
def inspect(self):
print('------')
print('* Inputs: {}'.format(self.num_inputs))
print('------')
print('Hidden Layer')
self.hidden_layer.inspect()
print('------')
print('* Output Layer')
self.output_layer.inspect()
print('------')
def feed_forward(self, inputs):
self.hidden_layer_outputs=self.hidden_layer.feed_forward(inputs)
self.layer_outputs=self.output_layer.feed_forward(self.hidden_layer_outputs)
if Debug_function==1 :
print('输入层---->隐含层: 神经元H的输出 ',nn.hidden_layer_outputs)
print('隐含层---->输出层: 输出层O神经元',nn.layer_outputs)
return self.layer_outputs
def train(self, training_inputs, training_outputs):
self.feed_forward(training_inputs) #前向传播
# 1. 输出神经元的值
pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input = [0] * len(self.output_layer.neurons)
for o in range(len(self.output_layer.neurons)):
# ∂E/∂zⱼ
pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] = self.output_layer.neurons[o].calculate_pd_error_wrt_total_net_input(training_outputs[o])
if Debug_function==1 :
print('整体误差E(total)对netO的偏导值',pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o])
self.pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input=pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input
# 2. 隐含层神经元的值
pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input = [0] * len(self.hidden_layer.neurons)
for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)):
# dE/dyⱼ = Σ ∂E/∂zⱼ * ∂z/∂yⱼ = Σ ∂E/∂zⱼ * wᵢⱼ
d_error_wrt_hidden_neuron_output = 0
for o in range(len(self.output_layer.neurons)):
d_error_wrt_hidden_neuron_output += pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] * self.output_layer.neurons[o].weights[h]
# ∂E/∂zⱼ = dE/dyⱼ * ∂zⱼ/∂
pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input[h] = d_error_wrt_hidden_neuron_output * self.hidden_layer.neurons[h].calculate_pd_total_net_input_wrt_input()
# 3. 更新输出层权重系数
for o in range(len(self.output_layer.neurons)):
for w_ho in range(len(self.output_layer.neurons[o].weights)):
# ∂Eⱼ/∂wᵢⱼ = ∂E/∂zⱼ * ∂zⱼ/∂wᵢⱼ
pd_error_wrt_weight = pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input[o] * self.output_layer.neurons[o].calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(w_ho)
# Δw = α * ∂Eⱼ/∂wᵢ
self.output_layer.neurons[o].weights[w_ho] -= self.LEARNING_RATE * pd_error_wrt_weight
if Debug_function==1 :
print('更新權重o ',self.output_layer.neurons[o].weights[w_ho])
#output_layer_weights=self.output_layer.neurons
# 4. 更新隐含层的权重系数
for h in range(len(self.hidden_layer.neurons)):
for w_ih in range(len(self.hidden_layer.neurons[h].weights)):
# ∂Eⱼ/∂wᵢ = ∂E/∂zⱼ * ∂zⱼ/∂wᵢ
pd_error_wrt_weight = pd_errors_wrt_hidden_neuron_total_net_input[h] * self.hidden_layer.neurons[h].calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(w_ih)
# Δw = α * ∂Eⱼ/∂wᵢ
self.hidden_layer.neurons[h].weights[w_ih] -= self.LEARNING_RATE * pd_error_wrt_weight
if Debug_function==1 :
print('更新權重h ',self.hidden_layer.neurons[h].weights[w_ih])
def calculate_total_error(self, training_sets): #总误差
total_error = 0
for t in range(len(training_sets)):
# #when training_sets=[[[0.05, 0.1], [0.01, 0.99]]] then training_inputs=[0.05, 0.1] training_outputs=[0.01, 0.99]
training_inputs, training_outputs = training_sets[t]
#self.feed_forward(training_inputs) #原始範例有誤 加上此行會有異常輸出
for o in range(len(training_outputs)): #len(training_outputs)=2
#print('len(training_outputs)',len(training_outputs))
#print(training_outputs)
single_error=self.output_layer.neurons[o].calculate_error(training_outputs[o]) #有两个输出，所以分别计算o1和o2的误差，总误差为两者之和
if Debug_function==1 :
print('输出o的误差',single_error)
total_error += single_error
return total_error
# In[4]:
class NeuronLayer:
def __init__(self, num_neurons, bias):
# 同一层的神经元共享一个截距项b
self.bias = bias if bias else random.random()
self.neurons = []
for i in range(num_neurons):
self.neurons.append(Neuron(self.bias))
def inspect(self):
print('Neurons:', len(self.neurons))
for n in range(len(self.neurons)):
print(' Neuron', n)
for w in range(len(self.neurons[n].weights)):
print(' Weight:', self.neurons[n].weights[w])
print(' Bias:', self.bias)
def feed_forward(self, inputs):
outputs = []
for neuron in self.neurons:
outputs.append(neuron.calculate_output(inputs))
return outputs
def get_outputs(self):
outputs = []
for neuron in self.neurons:
outputs.append(neuron.output)
return outputs
# In[5]:
class Neuron:
def __init__(self, bias):
self.bias = bias
self.weights = []
def calculate_output(self, inputs):
self.inputs = inputs
calculate_total_net_input=self.calculate_total_net_input()
if Debug_function==1 :
print('计算神经元的输入加权和',calculate_total_net_input)
self.output = self.squash(calculate_total_net_input)
return self.output
def calculate_total_net_input(self):
total = 0
for i in range(len(self.inputs)):
total += self.inputs[i] * self.weights[i]
return total + self.bias
# 激活函数sigmoid
def squash(self, total_net_input):
return 1 / (1 + math.exp(-total_net_input))
def calculate_pd_error_wrt_total_net_input(self, target_output):
derivative_Etotal_out=self.calculate_pd_error_wrt_output(target_output)
derivative_Etotal_net=self.calculate_pd_total_net_input_wrt_input()
if Debug_function==1 :
print('偏微分total/out=',derivative_Etotal_out)
print('偏微分total/net=',derivative_Etotal_net)
return derivative_Etotal_out * derivative_Etotal_net;
# 每一个神经元的误差是由平方差公式计算的
def calculate_error(self, target_output):
return 0.5 * (target_output - self.output) ** 2
def calculate_pd_error_wrt_output(self, target_output):
return -(target_output - self.output)
def calculate_pd_total_net_input_wrt_input(self):
return self.output * (1 - self.output)
def calculate_pd_total_net_input_wrt_weight(self, index):
return self.inputs[index]
# In[36]:
#主函數
#目标：给出输入数据i1,i2(0.05和0.10)，使输出尽可能与原始输出o1,o2(0.01和0.99)接近。自動調整 權重等參數
Debug_function=0; #全域變數 Debug_function=1 顯示相關細節
input_data=[0.05, 0.1] #輸入的數據
output_data=[0.01, 0.99] #輸出的數據
hidden_layer_number=2 #隱藏層的數量
hidden_layer_bias=0.35 #隱藏層的基數
output_layer_bias=0.6 #輸出層的基數
learing_rate=0.5 #學習率
def final():
#Step 1 前向传播
print('輸入層---->隱含層: 神經元H的輸出 ',nn.hidden_layer_outputs)
print('隱含層---->輸出層: 輸出層O神經元',nn.layer_outputs)
#Step 2 反向传播
print('總誤差=',round(nn.calculate_total_error([[input_data,output_data]]), 9))
print('整體誤差E(total)對netO的偏導值',nn.pd_errors_wrt_output_neuron_total_net_input)
print(' ')
''' #參數說明
NeuralNetwork參數: num_inputs, num_hidden, num_outputs, hidden_layer_weights = None, \
hidden_layer_bias = None, output_layer_weights = None, output_layer_bias = None,learing_rate
'''
''' #原始範例
nn = NeuralNetwork(2, 2, 2, hidden_layer_weights=[0.15, 0.2, 0.25, 0.3], hidden_layer_bias=0.35,\
output_layer_weights=[0.4, 0.45, 0.5, 0.55], output_layer_bias=0.6,learing_rate=0.5)
'''
start_time = time.time()
#以下 hidden_layer_weights及output_layer_weightsg使用亂數
nn = NeuralNetwork(num_inputs=len(input_data), num_hidden=hidden_layer_number, num_outputs=len(output_data),hidden_layer_bias=hidden_layer_bias, output_layer_bias=output_layer_bias,learing_rate=learing_rate)
'''
#以下自訂 hidden_layer_weights及output_layer_weightsg使用指定數值 但請注意weights欄位需與輸入的資料內容數量匹配
nn = NeuralNetwork(num_inputs=len(input_data), num_hidden=hidden_layer_number,\
num_outputs=len(output_data),hidden_layer_bias=hidden_layer_bias,\
output_layer_bias=output_layer_bias,learing_rate=learing_rate,\
hidden_layer_weights=[0.15, 0.2, 0.25, 0.3],output_layer_weights=[0.4, 0.45, 0.5, 0.55])
'''
for i in range(10000):
#train參數: training_inputs, training_outputs
#nn.train([0.05, 0.1], [0.01, 0.99])
nn.train(input_data,output_data)
#print('第',i,'次train')
#final()
end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time
print('計算花的時間 {} seconds'.format(elapsed_time))
print('最終計算結果:')
final()
print('權重:')
for o in range(len(nn.output_layer.neurons)):
for w_ho in range(len(nn.output_layer.neurons[o].weights)):
print('h',o,'o',w_ho,'=',nn.output_layer.neurons[o].weights[w_ho])
for h in range(len(nn.hidden_layer.neurons)):
for w_ih in range(len(nn.hidden_layer.neurons[h].weights)):
print('i',h,'h',w_ih,'=',nn.hidden_layer.neurons[h].weights[w_ih])
# In[7]:
#另外一个例子，可以把上面的例子注释掉再运行一下:
training_sets = [
[[0, 0], [0]],
[[0, 1], [1]],
[[1, 0], [1]],
[[1, 1], [0]]
]
nn = NeuralNetwork(len(training_sets[0][0]), 5, len(training_sets[0][1]))
for i in range(10000):
training_inputs, training_outputs = random.choice(training_sets)
nn.train(training_inputs, training_outputs)
print(i, '总误差',nn.calculate_total_error(training_sets))
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