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用python实现数字图片识别神经网络--实现网络训练功能
numpy
上节我们完成了神经网络基本框架的搭建,当时剩下了最重要的一个接口train,也就是通过读取数据自我学习,进而改进网络识别效率的功能尚未实现,从本节开始,我们着手实现该功能。 自我训练过程分两步走,第一步是计算输入训练数据,给出网络的计算结果,这点跟我们前面实现的query()功能很像。第二步是将计算结果与正确结果相比对,获取误差,采购采用我们前面描述的误差反向传播法更新网络里的每条链路权重。 我们先用代码完成第一步,代码如下: def train(self, inputs_list, targets_li
望月从良
2018-07-19
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