ML之NN：利用神经网络的BP算法解决XOR类(异或非)问题(BP solve XOR Problem)

ML之NN：利用神经网络的BP算法解决XOR类(异或非)问题(BP solve XOR Problem)

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输出结果

实现代码

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实现代码

  

   

    

     

    
    

     

      #BP solve XOR Problem
     
    
   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      X = np.array ([[1, 0, 0], 
     
    
   

    

     

    
    

     

       [1, 0, 1], 
     
    
   

    

     

    
    

     

       [1, 1, 0],
     
    
   

    

     

    
    

     

       [1, 1, 1]]) 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #标签
     
    
   

    

     

    
    

     

      Y = np.array ([[0, 1, 1, 0]])
     
    
   

    

     

    
    

     

      V = np.random.randn(3,4)*2-1
     
    
   

    

     

    
    

     

      W = np.random.randn(4,1)*2-1
     
    
   

    

     

    
    

     

      print (V) 
     
    
   

    

     

    
    

     

      print (W) 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #设置学习率
     
    
   

    

     

    
    

     

      lr = 0.11 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      def update():  #更新权值的函数
     
    
   

    

     

    
    

     
 global X,Y,W,V,lr   
     
    
   

    

     

    
    

     

       L1=sigmoid(np.dot(X,V)) 
     
    
   

    

     

    
    

     

       L2=sigmoid(np.dot(L1,W))
     
    
   

    

     

    
    

     

       L2_delta=(Y.T-L2)*dsigmoid(L2)  
     
    
   

    

     

    
    

     

       L1_delta=L2_delta.dot(W.T)*dsigmoid(L1)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       W_C=lr*L1.T.dot(L2_delta)
     
    
   

    

     

    
    

     

       V_C=lr*X.T.dot(L1_delta)
     
    
   

    

     

    
    

     

       W=W+W_C
     
    
   

    

     

    
    

     

       V=V+V_C
     
    
   

    

     

    
    

     

      for i in range(20000):
     
    
   

    

     

    
    

     

          update()
     
    
   

    

     

    
    

     

          if i%500==0:
     
    
   

    

     

    
    

     

              L1=sigmoid(np.dot(X,V))  #隐藏层输出4*4
     
    
   

    

     

    
    

     

              L2=sigmoid(np.dot(L1,W)) #输出层输出4*1
     
    
   

    

     

    
    

     

              print("error:",np.mean(np.abs(Y.T-L2)))
     
    
   

    

     

    
    

     

              
     
    
   

    

     

    
    

     

      L1=sigmoid(np.dot(X,V))  
     
    
   

    

     

    
    

     

      L2=sigmoid(np.dot(L1,W))
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(L2)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      def judge(x):
     
    
   

    

     

    
    

     

          if x>=0.5:
     
    
   

    

     

    
    

     

              return 1
     
    
   

    

     

    
    

     

          else:
     
    
   

    

     

    
    

     

              return 0
     
    
   

    

     

    
    

     

      for i in map(judge,L2):
     
    
   

    

     

    
    

     

          print(i)
     
    
  
 

文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net，作者：一个处女座的程序猿，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/80789982