python人工神经网络如何使用

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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：

importnumpyasnpclassNeuralNetwork():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=layersself.weights=[np.random.randn(a,b)fora,binzip(layers[1:],layers[:-1])]self.biases=[np.zeros((a,1))forainlayers[1:]]defsigmoid(self,z):"""Sigmoid激活函数."""return1/(1+np.exp(-z))defforward_propagation(self,a):"""前向传播."""forw,binzip(self.weights,self.biases):z=np.dot(w,a)+ba=self.sigmoid(z)returnadefbackward_propagation(self,x,y):"""反向传播."""nabla_w=[np.zeros(w.shape)forwinself.weights]nabla_b=[np.zeros(b.shape)forbinself.biases]a=xactivations=[x]zs=[]forw,binzip(self.weights,self.biases):z=np.dot(w,a)+bzs.append(z)a=self.sigmoid(z)activations.append(a)delta=self.cost_derivative(activations[-1],y)*self.sigmoid_prime(zs[-1])nabla_b[-1]=deltanabla_w[-1]=np.dot(delta,activations[-2].transpose())forlinrange(2,len(self.layers)):z=zs[-l]sp=self.sigmoid_prime(z)delta=np.dot(self.weights[-l+1].transpose(),delta)*spnabla_b[-l]=deltanabla_w[-l]=np.dot(delta,activations[-l-1].transpose())return(nabla_w,nabla_b)deftrain(self,x_train,y_train,epochs,learning_rate):"""训练网络."""forepochinrange(epochs):nabla_w=[np.zeros(w.shape)forwinself.weights]nabla_b=[np.zeros(b.shape)forbinself.biases]forx,yinzip(x_train,y_train):delta_nabla_w,delta_nabla_b=self.backward_propagation(np.array([x]).transpose(),np.array([y]).transpose())nabla_w=[nw+dnwfornw,dnwinzip(nabla_w,delta_nabla_w)]nabla_b=[nb+dnbfornb,dnbinzip(nabla_b,delta_nabla_b)]self.weights=[w-(learning_rate/len(x_train))*nwforw,nwinzip(self.weights,nabla_w)]self.biases=[b-(learning_rate/len(x_train))*nbforb,nbinzip(self.biases,nabla_b)]defpredict(self,x_test):"""预测."""y_predictions=[]forxinx_test:y_predictions.append(self.forward_propagation(np.array([x]).transpose())[0][0])returny_predictionsdefcost_derivative(self,output_activations,y):"""损失函数的导数."""returnoutput_activations-ydefsigmoid_prime(self,z):"""Sigmoid函数的导数."""returnself.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]

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