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深度学习笔记(8.DNN优化算法)

深度学习是一种机器学习的技术,它模仿人类大脑的工作方式,通过多层神经网络进行学习和训练,以便识别图像、语音、文本等各种类型的数据。而深度神经网络(DNN)是实现深度学习的一种算法。 以下是一个简单的深度神经网络(DNN)算法的代码示例: ```python import numpy as np # 定义激活函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 初始化权重和偏置 input_size=3 hidden_size=4 output_size=2 W1=np.random.randn(input_size, hidden_size) b1=np.random.randn(hidden_size) W2=np.random.randn(hidden_size, output_size) b2=np.random.randn(output_size) # 前向传播 def forward(X): h=np.dot(X, W1) + b1 h_activated=sigmoid(h) y=np.dot(h_activated, W2) + b2 return y # 损失函数 def loss(y_pred, y_true): return np.mean(np.square(y_pred - y_true)) # 反向传播 def backward(X, y_pred, y_true): grad_y_pred=2 * (y_pred - y_true) / len(y_true) grad_W2=np.dot(sigmoid(np.dot(X, W1) + b1).T, grad_y_pred) grad_b2=np.sum(grad_y_pred, axis=0) grad_h=np.dot(grad_y_pred, W2.T) * sigmoid(np.dot(X, W1) + b1) * (1 - sigmoid(np.dot(X, W1) + b1)) grad_W1=np.dot(X.T, grad_h) grad_b1=np.sum(grad_h, axis=0) # 更新权重和偏置 learning_rate=0.01 W2 -=learning_rate * grad_W2 b2 -=learning_rate * grad_b2 W1 -=learning_rate * grad_W1 b1 -=learning_rate * grad_b1 # 训练模型 X=np.array([[0, 1, 2], [2, 1, 0], [1, 2, 3], [3, 2, 1]]) y_true=np.array([[1, 0], [0, 1], [1, 0], [0, 1]]) for i in range(1000): y_pred=forward(X) l=loss(y_pred, y_true) backward(X, y_pred, y_true) print(f'Epoch {i+1}, Loss: {l}') ``` 以上代码是一个简单的DNN算法示例,首先定义了激活函数sigmoid,并初始化了权重和偏置。然后实现了前向传播和反向传播的过程,最后用梯度下降法更新权重和偏置进行模型训练。

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