神经网络的核心——寻优Wi权重系数

为何核心是寻优Wi权重系数

只有一组变量，便是权重系数Wi,我们所做的一切都是在寻找使误差Error最小的一组权重系数Wi，各种算法（例如梯度下降）都是用于寻优的工具，这些工具快与慢，适用于处理的数据类型都需要具体问题具体分析，但是这所有的最后都应回归到“最适合”的一组权重系数Wi中去，只有这样，构建的神经网络才能被认为优越，因为它从样本中学习到了它的最佳水平。

一次迭代代码实现

以下是利用梯度下降做的一次对于权重系数Wi的迭代，目的是为了展示一次迭代的流程，通过多次的迭代之后，想必会有好的结果。

import numpy as npdef sigmoid(x):"""Calculate sigmoid"""return 1/(1+np.exp(-x))learnrate = 0.5
x = np.array([1, 2])
y = np.array(0.5)# Initial weights
w = np.array([0.5, -0.5])# Calculate one gradient descent step for each weight
# TODO: Calculate output of neural network
nn_output = sigmoid(np.dot(x, w))# TODO: Calculate error of neural network
error = y - nn_output# TODO: Calculate change in weights
del_w = learnrate * error * nn_output * (1 - nn_output) * xprint('Neural Network output:')
print(nn_output)
print('Amount of Error:')
print(error)
print('Change in Weights:')
print(del_w)

以下是结果：

Neural Network output:
0.3775406687981454
Amount of Error:
0.1224593312018546
Change in Weights:
[0.0143892 0.0287784]

好意希望与你一起共同成长~

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