资源简介
使用BP算法的神经网络手写体数字识别,使用Python语言编写,包含四个文件:训练模块,测试模块,图像显示模块还有一个最简单的神经网络模型。希望对大家有帮助。
代码片段和文件信息
import numpy
import scipy.special
class neuralnetwork:
def __init__(selfinputnodeshiddennodesoutputnodeslearningrate):
self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
self.lr = learningrate
self.wih=numpy.random.normal(0.0pow(self.hnodes-0.5)(self.hnodesself.inodes))
self.who=numpy.random.normal(0.0pow(self.onodes-0.5)(self.onodesself.hnodes))
self.activation_function = lambda x:scipy.special.expit(x)
pass
def train(selfinputs_listtargets_list):
inputs = numpy.array(inputs_listndmin=2).T
targets = numpy.array(targets_listndmin=2).T
hidden_inputs = numpy.dot(self.wihinputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
final_inputs = numpy.dot(self.whohidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
output_errors = targets - final_outputs
hidden_errors = numpy.dot(self.who.Toutput_errors)
self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0-final_outputs))numpy.transpose(hidden_outputs))
self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0-hidden_outputs))numpy.transpose(inputs))
pass
def query(selfinputs_list):
inputs = numpy.array(inputs_listndmin=2).T
hidden_inputs = numpy.dot(self.wihinputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
final_inputs = numpy.dot(self.whohidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
return final_outputs
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1031 2019-03-17 15:06 query_handwrite_num.py
文件 433 2019-03-17 15:06 show_num.py
文件 3532 2019-03-17 15:11 train_handwrite_num.py
文件 1697 2019-03-17 14:43 first_neuralwork.py
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