神经网络(BP)算法Python实现及应用

这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现神经网络(BP)算法及简单应用，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了Python实现神经网络算法及应用的具体代码，供大家参考，具体内容如下

首先用Python实现简单地神经网络算法：

import numpy as np


# 定义tanh函数
def tanh(x):
  return np.tanh(x)


# tanh函数的导数
def tan_deriv(x):
  return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x)


# sigmoid函数
def logistic(x):
  return 1 / (1 + np.exp(-x))


# sigmoid函数的导数
def logistic_derivative(x):
  return logistic(x) * (1 - logistic(x))


class NeuralNetwork:
  def __init__(self, layers, activation='tanh'):
    """
    神经网络算法构造函数
    :param layers: 神经元层数
    :param activation: 使用的函数（默认tanh函数）
    :return:none
    """
    if activation == 'logistic':
      self.activation = logistic
      self.activation_deriv = logistic_derivative
    elif activation == 'tanh':
      self.activation = tanh
      self.activation_deriv = tan_deriv

    # 权重列表
    self.weights = []
    # 初始化权重（随机）
    for i in range(1, len(layers) - 1):
      self.weights.append((2 * np.random.random((layers[i - 1] + 1, layers[i] + 1)) - 1) * 0.25)
      self.weights.append((2 * np.random.random((layers[i] + 1, layers[i + 1])) - 1) * 0.25)

  def fit(self, X, y, learning_rate=0.2, epochs=10000):
    """
    训练神经网络
    :param X: 数据集（通常是二维）
    :param y: 分类标记
    :param learning_rate: 学习率（默认0.2）
    :param epochs: 训练次数（最大循环次数，默认10000）
    :return: none
    """
    # 确保数据集是二维的
    X = np.atleast_2d(X)

    temp = np.ones([X.shape[0], X.shape[1] + 1])
    temp[:, 0: -1] = X
    X = temp
    y = np.array(y)

    for k in range(epochs):
      # 随机抽取X的一行
      i = np.random.randint(X.shape[0])
      # 用随机抽取的这一组数据对神经网络更新
      a = [X[i]]
      # 正向更新
      for l in range(len(self.weights)):
        a.append(self.activation(np.dot(a[l], self.weights[l])))
      error = y[i] - a[-1]
      deltas = [error * self.activation_deriv(a[-1])]

      # 反向更新
      for l in range(len(a) - 2, 0, -1):
        deltas.append(deltas[-1].dot(self.weights[l].T) * self.activation_deriv(a[l]))
        deltas.reverse()
      for i in range(len(self.weights)):
        layer = np.atleast_2d(a[i])
        delta = np.atleast_2d(deltas[i])
        self.weights[i] += learning_rate * layer.T.dot(delta)

  def predict(self, x):
    x = np.array(x)
    temp = np.ones(x.shape[0] + 1)
    temp[0:-1] = x
    a = temp
    for l in range(0, len(self.weights)):
      a = self.activation(np.dot(a, self.weights[l]))
    return a

使用自己定义的神经网络算法实现一些简单的功能：

小案例：

X: Y
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 0

from NN.NeuralNetwork import NeuralNetwork
import numpy as np

nn = NeuralNetwork([2, 2, 1], 'tanh')
temp = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
X = np.array(temp)
y = np.array([0, 1, 1, 0])
nn.fit(X, y)
for i in temp:
  print(i, nn.predict(i))

发现结果基本机制，无限接近0或者无限接近1

第二个例子：识别图片中的数字

导入数据：

from sklearn.datasets import load_digits
import pylab as pl

digits = load_digits()
print(digits.data.shape)
pl.gray()
pl.matshow(digits.images[0])
pl.show()

观察下：大小：(1797, 64)

数字0

接下来的代码是识别它们：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from NN.NeuralNetwork import NeuralNetwork
from sklearn.cross_validation import train_test_split

# 加载数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# 处理数据，使得数据处于0,1之间，满足神经网络算法的要求
X -= X.min()
X /= X.max()

# 层数：
# 

输出层10个数字 # 输入层64因为图片是8*8的，64像素 # 隐藏层假设100 nn = NeuralNetwork([64, 100, 10], 'logistic') # 分隔训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 转化成sklearn需要的二维数据类型 labels_train = LabelBinarizer().fit_transform(y_train) labels_test = LabelBinarizer().fit_transform(y_test) print("start fitting") # 训练3000次 nn.fit(X_train, labels_train, epochs=3000) predictions = [] for i in range(X_test.shape[0]): o = nn.predict(X_test[i]) # np.argmax:第几个数对应最大概率值 predictions.append(np.argmax(o)) # 打印预测相关信息 print(confusion_matrix(y_test, predictions)) print(classification_report(y_test, predictions))

结果：

矩阵对角线代表预测正确的数量，发现正确率很多

这张表更直观地显示出预测正确率：

共450个案例，成功率94%

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