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Python实现的人工神经网络算法示例【基于反向传播算法】(python编写人工智能)

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本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

注意:本程序使用Python3编写,额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算,未测试python2是否可以运行。

本程序实现了《机器学习》书中所述的反向传播算法训练人工神经网络,理论部分请参考我的读书笔记。

在本程序中,目标函数是由一个输入x和两个输出y组成,x是在范围【-3., 3.】之间随机生成的实数,而两个y值分别对应 y1 = sin(x),y2 = 1。

Python实现的人工神经网络算法示例【基于反向传播算法】(python编写人工智能)

随机生成一万份训练样例,经过网络的学习训练后,再用随机生成的五份测试数据验证训练结果。

调节算法的学习速率,以及隐藏层个数、隐藏层大小,训练新的网络,可以观察到参数对于学习结果的影响。

算法代码如下:

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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标签: python编写人工智能

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