神经网络之反向传播（BP）算法详解与Python代码实现

2024-01-29 01:50:16

在机器学习和深度学习领域，神经网络已成为解决各种复杂问题的有力工具。反向传播（BP）算法是训练神经网络的关键算法，它允许网络学习从数据中识别模式并做出准确预测。本文将深入探讨BP算法，并提供一个用Python实现的4层神经网络的示例代码。

反向传播算法原理

BP算法是一个迭代算法，通过最小化损失函数来训练神经网络。损失函数衡量网络预测与实际标签之间的误差。该算法包括以下步骤：

正向传递： 输入数据通过网络传播，产生输出预测。
反向传递： 计算输出层误差，然后使用链式法则将误差反向传播到网络的隐藏层。
更新权重： 使用误差梯度更新网络权重，以减少损失函数。
重复步骤1-3： 重复正向和反向传递，直到损失函数达到最小值或达到预定义的训练迭代次数。

Python代码实现

为了演示BP算法，我们用Python实现了一个4层全连接神经网络，用于二分类任务。以下是代码摘要：

import numpy as np

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes1, hidden_nodes2, output_nodes):
        # 初始化网络权重和偏置
        ...

    def forward_pass(self, input):
        # 正向传播
        ...

    def backward_pass(self, target):
        # 反向传播
        ...

    def train(self, data, labels, epochs):
        # 训练神经网络
        ...

# 创建神经网络
nn = NeuralNetwork(2, 25, 50, 25, 2)

# 训练网络
nn.train(data, labels, 100)

# 评估网络
...