О чём статья
Лично я лучше всего обучаюсь при помощи небольшого работающего кода, с которым могу поиграться. В этом пособии мы научимся алгоритму обратного распространения ошибок на примере небольшой нейронной сети, реализованной на Python.
Дайте код!
X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y = np.array([[0,1,1,0]]).T syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1 syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1 for j in xrange(60000): l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0)))) l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1)))) l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2)) l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1)) syn1 += l1.T.dot(l2_delta) syn0 += X.T.dot(l1_delta)
Слишком сжато? Давайте разобьём его на более простые части.
Читать дальше →
Комментариев нет:
Отправить комментарий