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怎么用python实现神经网络

2、 我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。 注意在每次迭代时,我们同时处理所有训练集数据。 所以变量都是矩阵(二维数据表格)。 下面是一个用Python写地完整的示例代码。 我们做到了!我们用Python构建了一个简单的神经网络!首先神经网络对自己赋予随机权重,然后使用训练集训练自己。

1、 既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码,那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧。 神经网络可以通过学习得到函数的权重。 而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。 让我们训练神经网络进行 1500 次迭代,看看会发生什么。

3、 为递归型网络,t时刻的状态与t-1时刻的输出状态有关。 之后的神经元更新过程也采用的是异步更新法(Asynchronous)。