如何用代码编写一个神经网络异或运算器_java

当前位置：网站建设 > 技术支持

资料来源：网络整理时间：2023/3/5 20:22:21 共计：3583 浏览

如何用代码编写一个神经网络异或运算器？

我们先来看下异或问题的真值表：

从真值表上，我们看到，异或问题的输出和任何单个输入间都不存在线性关系，而是由两个输入同时决定。这就意味着，如果我们仅仅将输入层和输出层直接连接起来，网络无法成功学习异或运算。换句话说，我们至少需要一个隐藏层。

所以，我们的神经网络将是一个三层架构：输入层、隐藏层、输出层。

确定了网络的层数之后，我们接着考虑激活函数。因为输出是1或0，因此我们选用sigmoid作为激活函数。

随机初始化权重，使用反向传播和梯度下降，我们就得到了进行异或运算的神经网络。

下面的示例代码使用Python，不过这一逻辑是通用的，换成其他语言也一样。

导入numpy（这将是我们唯一的依赖）

import numpy as np

前向传播（X为输入数据，我们这里省略了sigmoid的定义，和随机化初始化权重w0、w0的过程）

l0 = X

l1 = sigmoid(np.dot(l0, w0))

l2 = sigmoid(np.dot(l1, w1))

看下当前误差多少（y为ground truth，也就是标准答案）

l2_error = y - l2

反向传播（deriv_sigmoid为sigmoid的导数，这里我们省略了它的定义）

l2_delta = l2_error * deriv_sigmoid(l2)

l1_error = l2_delta.dot(w1.T)

l1_delta = l1_error * deriv_sigmoid(l1)

w1 += l1.T.dot(l2_delta)

w0 += l0.T.dot(l1_delta)

将以上过程迭代个几万次，就是训练神经网络。

版权说明：
本网站凡注明“广州京杭原创”的皆为本站原创文章，如需转载请注明出处！
本网转载皆注明出处，遵循行业规范，如发现作品内容版权或其它问题的，请与我们联系处理！
欢迎扫描右侧微信二维码与我们联系。