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《用实现深度学习的核心代Python码程序》Deep深度学习learning是机器学习的一种研究领域,主要研究的是用深层神经网络来解决复杂的认知问题,实现真正的人工智能Python作为一种最流行的脚本语言,一直被广泛的采用来实现深度学习各种算法的实现下面就以机器学习中最常见的模型,即多层感知机MLP为例,使用Python来实现深度学习首先,我们需要准备一些数据,这里我们用Sklearn中自带的iris数据集,来构建一个用于实现深度学习的数据集然后,我们使用Python中的Numpy来创建模型的结构pythonfrom sklearn.datasets importload_iris importnumpy asnp#加载数据集iris=load iris构建多层感知机模型,共有输入层、隐藏层、输出层共3层#输入层有4个节点,即4个特征隐藏层有12个节点#输出层有3个节点,即3个类别input_nodes=4hidden_nodes=12output_nodes=3#初始化参数输入-隐藏层权重矩阵,形状为输入层结点数,隐藏层结点数weight_input_hidden=np.random,normal
0.0,powhidden nodes,-
0.5,input_nodes,hiddennodes#隐藏层-输出权重矩阵,形状为隐藏层结点数,输出层结点数weight_hidden_output=np.random,normal
0.0,powoutput_nodes,-
0.5,hidden_nodes,output_nodes接着,我们实现前向传播算法,包括输入层、隐藏层和输出层,用来计算模型的预测结果python定义激活函数,此处使用Sigmoid激活函数def sigmoidx:return1/1+np.exp-x前向传播def forward_propagationfeatures:#将输入的特征数据与权重矩阵相乘将计算结果传递到隐藏层结点,并进行激活函数的计算hidden_input=np.dotfeatures,weight_input_hidden hidden_output=sigmoidhidden_input#隐藏层结点将计算结果与输出层结点的权重矩阵相乘#并将计算结果传递到输出结点,并进行激活函数计算output input=np.dothidden output,weight hiddenoutput outputoutput=sigmoidoutputinputreturn outputoutput、、、最后我们需要使用反向传播算法来更新权重矩阵,从而使得模型更加准确python#反向传播def backward_propagationfeatures,labels,predicted:#计算输出层的误差error=labels-predicted#计算隐臧层的误差hidden_error=np.doterror,weight_hidden_output.T#更新权重矩阵weight_input_hidden+=np.dot features.T,hidden_error*
0.01weight_hidden_output+=np.dot hidden_output.T,error*
0.01return error#用梯度下降算法进行模型训练def trainfeatures,labels,iterations:for iterin rangeiterations:output=forward_propagationfeatureserror=backward_propagationfeatures,labels,outputreturn outputdefpredictionfeatures:output=forward propagationfeaturesreturnnp.argmaxoutput、、、以上就是使用Python实现深度学习多层感知机模型的核心代码程序,用于实现分类任务总体来说,深度学习建模使用Python可以实现起来很方便,可以在较短的时间内完成一个模型的建立,极大的提高我们的开发效率。