多层感知器神经网络从头开始的python实现。
mlperceptron的Python项目详细描述
python中的多层感知器
多层感知器神经网络从头开始的python实现。
Minimal neural network class with regularization using scipy minimize. Contains clear pydoc for learners to better understand each stage in the neural network.
要求
- python 3.4（已测试）
目标
为教育目的提供一个简单的mlp示例。
代码示例
预测和逻辑门的结果：
- x=000，001，010，011，100，101，110，111
y=0,0,0,0,0,1
我们要预测的数据： P=011111000010111 预期结果为：0，1，0，0，1
importnumpyasnpfrommlperceptron.mlperceptronimportNeuralNetworkX=np.matrix('0 0 0;0 0 1;0 1 0;0 1 1;1 0 0;1 0 1;1 1 0;1 1 1')y=np.matrix('0;0;0;0;0;0;0;1')n=NeuralNetwork((5,5,))g=n.train(X,y,0.01,show_cost=True)y_pred=n.predict(np.matrix('0 1 1;1 1 1;0 0 0;0 1 0;1 1 1'),g)print(y_pred)print(n.accuracy(y_pred,np.matrix('0;1;0;0;1')))
贡献者
- 郭保禄（@pkuong）
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