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摘要： 純NumPy代碼從頭實現(xiàn)簡單的神經網絡。

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Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高級別的深度學習框架，可用于快速構建復雜模型。前不久，我曾寫過一篇文章，對神經網絡是如何工作的進行了簡單的講解。該文章側重于對神經網絡中運用到的數(shù)學理論知識進行詳解。本文將利用NumPy實現(xiàn)簡單的神經網絡，在實戰(zhàn)中對其進行深層次剖析。最后，我們會利用分類問題對模型進行測試，并與Keras所構建的神經網絡模型進行性能的比較。

Note：源碼可在我的GitHub中查看。

在正式開始之前，需要先對所做實驗進行構思。我們想要編寫一個程序，使其能夠創(chuàng)建一個具有指定架構（層的數(shù)量、大小以及激活函數(shù)）的神經網絡，如圖一所示。總之，我們需要預先對網絡進行訓練，然后利用它進行預測。

上圖展示了神經網絡在被訓練時的工作流程。從中我們可以清楚的需要更新的參數(shù)數(shù)量以及單次迭代的不同狀態(tài)。構建并管理正確的數(shù)據(jù)架構是其中最困難的一環(huán)。由于時間限制，圖中所示的參數(shù)不會一一詳解，有興趣可點擊此處進行了解。

神經網絡層的初始化

首先，對每一層的權重矩陣W及偏置向量b進行初始化。在上圖中，上標[l]表示目前是第幾層（從1開始），n的值表示一層中的神經元數(shù)量。描述神經網絡架構的信息類似于Snippet 1中所列內容。每一項都描述了單層神經網絡的基本參數(shù)：input_dim，即輸入層神經元維度；output_dim，即輸出層神經元維度；activation，即使用的激活函數(shù)。

nn_architecture = [
  {"input_dim": 2, "output_dim": 4, "activation": "relu"},
  {"input_dim": 4, "output_dim": 6, "activation": "relu"},
  {"input_dim": 6, "output_dim": 6, "activation": "relu"},
  {"input_dim": 6, "output_dim": 4, "activation": "relu"},
  {"input_dim": 4, "output_dim": 1, "activation": "sigmoid"},
]

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網站題目：純用NumPy實現(xiàn)神經網絡的示例代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
當前地址：http://fisionsoft.com.cn/article/gdsph.html