文件名称:
numpy实现神经网络反向传播算法的步骤
开发工具:
文件大小: 282kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：一、任务
实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务，网络输入节点数为2，隐藏层的节点数设计为：25,50,25，输出层2 个节点，分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率，如图所示。我们并没有采用Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束，而是直接利用均方差误差函数计算与One-hot 编码的真实标签之间的误差，所有的网络激活函数全部采用Sigmoid 函数，这些设计都是为了能直接利用梯度推导公式。
二、数据集
通过scikit-learn 库提供的便捷工具生成2000 个线性不可分的2 分类数据集，数据的特征长度为2，采样出的数据分布如图 所示，所有的红色点为一类，所有的蓝色点
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