神经网络与深度神经网络邱锡鹏第十一章读书笔记
简介
在神经网络与深度神经网络邱锡鹏第十一章中，我们将学习如何实现神经网络和深度神经网络。我们将从基本概念开始，了解神经网络的工作原理，并逐步深入了解深度神经网络的结构和训练方法。
流程
以下是实现"神经网络与深度神经网络邱锡鹏第十一章读书笔记"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 理解神经网络和深度神经网络的基本概念 |
| 2 | 构建神经网络模型 |
| 3 | 训练神经网络模型 |
| 4 | 构建深度神经网络模型 |
| 5 | 训练深度神经网络模型 |
| 6 | 总结和进一步学习 |
详细步骤
1. 理解神经网络和深度神经网络的基本概念
在这一步中，你需要了解神经网络和深度神经网络的基本概念。神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入，经过激活函数处理后输出。深度神经网络是指具有多个隐藏层的神经网络。你可以通过阅读邱锡鹏的第十一章来深入了解这些概念。
2. 构建神经网络模型
首先，你需要导入必要的库，如numpy和matplotlib。可以使用以下代码导入这些库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，你需要构建一个神经网络模型。可以使用以下代码创建一个简单的神经网络模型：
class NeuralNetwork:
def __init__(self):
# 初始化神经网络参数
self.input_size = 2
self.hidden_size = 5
self.output_size = 1
self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
def forward(self, X):
# 前向传播
self.hidden = np.dot(X, self.weights1)
self.hidden_activation = self.sigmoid(self.hidden)
self.output = np.dot(self.hidden_activation, self.weights2)
self.output_activation = self.sigmoid(self.output)
return self.output_activation
def sigmoid(self, x):
# 激活函数
return 1 / (1 + np.exp(-x))
在这个神经网络模型中，我们定义了一个NeuralNetwork类，它包含了初始化函数__init__和前向传播函数forward。在初始化函数中，我们随机初始化了权重矩阵。在前向传播函数中，我们计算了两个隐藏层的输出，并应用了激活函数。
3. 训练神经网络模型
接下来，你需要训练神经网络模型。可以使用以下代码训练模型：
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])
# 定义损失函数
def loss(y_true, y_pred):
return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
# 创建神经网络对象
nn = NeuralNetwork()
# 训练神经网络
epochs = 10000
learning_rate = 0.01
losses = []
for epoch in range(epochs):
# 前向传播
output = nn.forward(X)
# 计算损失
loss_value = loss(y, output)
losses.append(loss_value)
# 反向传播
dloss = 2 * (output - y)
doutput = dloss * nn.sigmoid(output) * (1 - nn.sigmoid(output))
dhidden_activation = np.dot(doutput, nn.weights2.T)
dhidden = dhidden_activation * nn.sigmoid(nn.hidden) * (
