python深度学习第一讲——用python写神经网络

神经网络输入层到第一层的传递，也就是wx+b

用矩阵的形式写出

激活函数用sigmoid函数，其图像如下

三层神经网络的python代码如下

def sigmoid(x):return 1 / (1+np.exp((-x)))
def identity_function(x):return x
def init_network():network = {}network['W1'] = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]])network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3])network['W2'] = np.array([[0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]])network['b2'] = np.array([0.1, 0.2])network['W3'] = np.array([[0.1, 0.3], [0.2, 0.4]])network['b3'] = np.array([0.1, 0.2])return networkdef forward(network, x):W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']a1 = np.dot(x, W1) + b1z1 = sigmoid(a1)a2 = np.dot(z1, W2) + b2z2 = sigmoid(a2)a3 = np.dot(z2, W3) + b3y = identity_function(a3)return y
network = init_network()
x = np.array([1.0, 0.5])
y = forward(network, x)
print(y)

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