训练三层BP神经网络实现异或运算 Python 代码实现

本文主要使用下面的网络结构来完成异或运算
异或运算：
0^0 = 0，
1^0 = 1，
0^1 = 1，
1^1 = 0 。

上图的公式推导可以参考博文：三层神经网络前向后向传播示意图

import numpy as npdef nonlin(x, deriv = False):if(deriv == True):return x*(1-x)else:return 1/(1+np.exp(-x))#input dataset
X = np.array([[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]])#output dataset
y = np.array([[0,1,1,0]]).T1 #the first-hidden layer weight value
syn0 = 2*np.random.random((2,3)) - #the hidden-hidden layer weight value
syn1 = 2*np.random.random((3,2)) - 1 #the hidden-output layer weight value
syn2 = 2*np.random.random((2,1)) - 1 for j in range(60000):#the first layer,and the input layer l0 = X     # the first hidden layer                      l1 = nonlin(np.dot(l0,syn0)) # the second hidden layer        l2 = nonlin(np.dot(l1,syn1)) # the output layer l3 = nonlin(np.dot(l2,syn2)) l3_error = y-l3       #the hidden-output layer errorif(j%10000) == 0:print ("Error:"+str(np.mean(l3_error)))l3_delta = l3_error*nonlin(l3,deriv = True)l2_error = l3_delta.dot(syn2.T)  l2_delta = l2_error*nonlin(l2,deriv = True)#the first-hidden layer errorl1_error = l2_delta.dot(syn1.T)     l1_delta = l1_error*nonlin(l1,deriv = True)syn2 += l2.T.dot(l3_delta)syn1 += l1.T.dot(l2_delta)syn0 += l0.T.dot(l1_delta)print( "outout after Training:")
print (l3)

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