深度学习笔记——神经网络（ANN）搭建过程+python代码

目录

1.多维数组的运算

（1）多维数组

（2）矩阵乘法

（3）神经网络的内积

2.3层神经网络的实现

 （1）第一层加权和

 （2）输入层到第1层的信号传递

（3）第1层到第2层的信号传递

（4）完整代码

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1.多维数组的运算

（1）多维数组

多维数组的维数可以通过np.ndim()函数获得。此外，数组的形状可以通过实例变量shape获得。

二维数组也称为矩阵，数组的横向排列称为行（row），纵向排列称为列（column）

代码：

import numpy as np
A=np.array([1,2,3,4])
print("一维数组A的维数、形状、第一维度形状：")
print(A)
print(np.ndim(A))
print(A.shape)
print(A.shape[0])
B=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print("二维数组B的维数、形状、第一维度形状：")
print(B)
print(np.ndim(B))
print(B.shape)
print(B.shape[0])

运行结果：

（2）矩阵乘法

矩阵乘积的计算方法如下图所示

 矩阵的乘积可以通过NumPy的np.dot()函数计算（乘积也称为点积）

代码：

(2*2矩阵点积计算)

A = np.array([[1,2],[3,4]])
print(A.shape)
B = np.array([[5,6],[7,8]])
print(B.shape)
print(np.dot(A,B))

运行结果：

（2*3矩阵和3*2矩阵点积运算）

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(A.shape)
B = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print(B.shape)
print(np.dot(A,B))

运行结果：

 （2*3和2*2矩阵进行点积运算）

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(A.shape)
B = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
C = np.array([[1,2],[3,4]])
print(C.shape)
print(np.dot(A,C))

运行结果：

 出现报错“ValueError: shapes (2,3) and (2,2) not aligned: 3 (dim 1) != 2 (dim 0)”，这是因为在多维数组运算中，两个进行点积运算的矩阵中的对应维度个数必须相同。

（3）神经网络的内积

使用numpy矩阵实现一个简单神经网络（省略了偏置和激活函数，只有权重）

下图为该简单神经网络的结构

 代码：

X = np.array([1,2])
print(X.shape)
W = np.array([[1,3,5],[2,4,6]])
print(W)
print(W.shape)
Y = np.dot(X,W)
print(Y)

运行结果：

2.3层神经网络的实现

3层神经网络结构如下：

 其中，该神经网络：输入层（第0层）有2个神经元，第1个隐藏层（第1层）有3个神经元，第2个隐藏层（第2层）有2个神经元，输出层（第3层）有2个神经元

增加表示偏置的神经元“1”，如下图所示：

 （1）第一层加权和

使用矩阵的乘法运算，可以将第一层的加权和表示成下面的式子：

代码实现（这里将输入信号、权重、偏置设置为任意值）

X = np.array([1.0,0.5])
W1 = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])
B1 = np.array([0.1,0.2,0.3])
 
A1 = np.dot(X,W1) + B1

使用激活函数sigmoid后：

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))
X = np.array([1.0,0.5])
W1 = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])
B1 = np.array([0.1,0.2,0.3])
 
A1 = np.dot(X,W1) + B1
Z1 = sigmoid(A1)

 （2）输入层到第1层的信号传递

    代码：

W2 = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]])
B2 = np.array([0.1,0.2])
 
A2 = np.dot(Z1,W2) + B2
Z2 = sigmoid(A2)

（3）第1层到第2层的信号传递

   在这里我们定义了identity_function()函数（恒等函数），并将其作为输出层的激活函数。

（说明：输出层所用的激活函数，要根据求解问题的性质决定。一般地，回归问题可以使用恒等函数，二分类问题使用sigmoid函数，多元分类问题可以使用softmax函数）

def identity_function(x):
    return x
W3 = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
B3 = np.array([0.1,0.2])
 
A3 = np.dot(Z2,W3) + B3
Y = identity_function(A3) 

（4）完整代码

def init_network():
    network = {}
    network['W1'] = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])
    network['b1'] = np.array([0.1,0.2,0.3])
    network['W2'] = np.array([[0.1,0.4],[0.2,0.5],[0.3,0.6]])
    network['b2'] = np.array([0.1,0.2])
    network['W3'] = np.array([[0.1,0.3],[0.2,0.4]])
    network['b3'] = np.array([0.1,0.2])
 
    return network
 
def sigmoid(x):
     return 1 / (1 + np.exp(-x))
 
def identity_function(x):
     return x
 
import numpy as np
 
def forward(network, x):
    W1,W2,W3 = network['W1'],network['W2'],network['W3']
    b1,b2,b3 = network['b1'],network['b2'],network['b3']
 
    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3
    y = identity_function(a3)
 
    return y
 
if __name__ == '__main__':
    network = init_network()
    x = np.array([1.0,0.5])
    y = forward(network,x)
    print(y)

运行结果（输出y）：