从零开始,搭建一个自己的神经网络

还记得我们上次讲到识别图片的神经网络吗?上次我们借助TensorFlow来完成了对图片的识别,对神经网络的工作原理也有所了解了,那么我们今天来尝试一下,从零开始,自己搭建一个简单的神经网络如何?

ok,如果你的回答是"好",那我们就继续往下看,如果你的回答是"不好",那我们今天到这里就结束了。

回答"好"的同学,那我们就开始往下看了:

首先我们要明确我们要做什么:

从零搭建一个神经网络我们需要四个步骤:

1、定义网络的结构,包含输入,输出,隐藏层

2、初始化模型的参数

3、正向传播(计算损失值)

4、反向传播(对权值进行更新)

(3、4两步是不停的重复去做的)

ok,那我们开始了!

在这里,我们需要用到numpy进行数据运算:

pip install numpy

安装完毕之后,我们就开始定义我们的激活函数了,这里我们定义一个简单的SIGMOD函数:

在定义好激活函数之后,下面我们需要来定义网络结构,可爱的numpy早就为我们准备好了自带是网络结构,也就是二维矩阵,我们可以简单的对数据进行定义。通过numpy的array方法创建一个二维矩阵,也就是我们的网络结构:

输出:

下面,我们来对模型参数进行初始化:两个参数w,b(权值和偏置项)

初始化完成之后我们就要完成正向传播和反向传播了,对于正向传播,我们用来计算预测的值,而反向传播则是根据预测值和实际值之间的误差来不断更新w和b的一个过程。

首先,我们来定义正向传播:

返回梯度grads和损失cost,在计算结束后有必要断言一下数据类型,防止数据出问题。

下面我们来定义一个反向传播,来更新权值和偏置项:

将之前定义的正向传播函数放进去执行迭代操作,计算每一步的当前损失和梯度,利用梯度下降法对权值进行更新

到这里整个模型就搭建完啦!

最后,当我们简单的预测模型搭建完毕之后,我们再把对应的预测函数写一下,这样前前后后就算大功告成了!

到现在为止,我们的一个简单的神经网络模型和预测函数就全部写完了,怎么样,是不是很简单?

你也动手来试试吧!

代码地址:

https://www.bytelang.com/o/s/c/34DtxAiWGjs=

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180829G1FWKF00?refer=cp_1026
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