神经网络与深度学习（邱锡鹏）编程练习4 FNN 正向传播 numpy

NN模型：

ref：【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题 【第三版】 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com)

实验目标：

理解正向传播过程，熟悉numpy编程。

初始值：

w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7, w8 = 0.2, -0.4, 0.5, 0.6, 0.1, -0.5, -0.3, 0.8

x1, x2 = 0.5, 0.3

y1, y2 = 0.23, -0.07

输出：

源代码1：（比较易读，先完成代码1）

import numpy as np


def sigmoid(z):
    a = 1 / (1 + np.exp(-z))
    return a


def forward_propagate(x1, x2, w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7, w8): # 正向传播
    in_h1 = w1 * x1 + w3 * x2
    print(in_h1)
    out_h1 = sigmoid(in_h1)
    in_h2 = w2 * x1 + w4 * x2
    print(in_h2)
    out_h2 = sigmoid(in_h2)

    in_o1 = w5 * out_h1 + w7 * out_h2
    out_o1 = sigmoid(in_o1)
    in_o2 = w6 * out_h1 + w8 * out_h2
    out_o2 = sigmoid(in_o2)

    return out_o1, out_o2


if __name__ == "__main__":
    w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7, w8 = 0.2, -0.4, 0.5, 0.6, 0.1, -0.5, -0.3, 0.8 # 可以给随机值，为配合PPT，给的指定值
    x1, x2 = 0.5, 0.3   # 输入值
    y1, y2 = 0.23, 0.07 #
    print("输入值：x1, x2；",x1, x2, "输出值：y1, y2:", y1, y2)
    out_o1, out_o2 = forward_propagate(x1, x2, w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7, w8)
    print("输入值：x1, x2；", x1, x2, "输出值：y1, y2:", round(out_o1, 2), round(out_o2, 2))

源代码2：（代码1的简单改进）

import numpy as np


def sigmoid(z):
    a = 1 / (1 + np.exp(-z))
    return a


def forward_propagate(x, w1, w2, w3, w4): # 正向传播
    in_h = [0.0, 0.0]
    out_h = [0.0, 0.0]
    in_o = [0.0, 0.0]
    out_o = [0.0, 0.0]

    # in_h1 = w1 * x1 + w3 * x2
    in_h[0] = np.dot(w1, x)
    out_h[0] = sigmoid(in_h[0])
    # in_h2 = w2 * x1 + w4 * x2
    in_h[1] = np.dot(w2, x)
    out_h[1] = sigmoid(in_h[1])

    # in_o1 = w5 * out_h1 + w7 * out_h2
    in_o[0] = np.dot(w3, out_h)
    out_o[0] = sigmoid(in_o[0])
    # in_o2 = w6 * out_h1 + w8 * out_h2
    in_o[1] = np.dot(w4, out_h)
    out_o[1] = sigmoid(in_o[1])

    return out_o


if __name__ == "__main__":
    w1 = 0.2, 0.5
    w2 = -0.4, 0.6
    w3 = 0.1, -0.3
    w4 = -0.5, 0.8

    x = 0.5, 0.3   # 输入值
    y = 0.23, 0.07 #
    print("输入值：x1, x2；",x, "输出值：y1, y2:", y)

    out_o = forward_propagate(x, w1, w2, w3, w4)
    print("输入值：x1, x2；", x, "输出值：y1, y2:", out_o)

标签：sigmoid,w4,w2,x2,FNN,邱锡鹏,x1,numpy,out
来源： https://www.cnblogs.com/hbuwyg/p/16343687.html