神经网络编程入门

神经网络编程题答案

在神经网络编程任务中，邱锡鹏提出的题目通常是一些经典问题，需要设计和实现相应的神经网络模型来解决。以下是一道常见的神经网络编程题及其答案。

问题描述：

假设我们有一个二分类问题，给定一组特征向量 x 和对应的标签 y，要求使用神经网络模型对其进行分类预测。请设计一个简单的神经网络模型，并给出相应的训练和测试代码。

答案：

为了解决这个二分类问题，我们可以设计一个具有一个隐藏层的前馈神经网络。以下是相应的训练和测试代码：

```python

import numpy as np

def sigmoid(x):

return 1 / (1 np.exp(x))

def initialize_parameters(n_x, n_h, n_y):

np.random.seed(0)

W1 = np.random.randn(n_h, n_x) * 0.01

b1 = np.zeros((n_h, 1))

W2 = np.random.randn(n_y, n_h) * 0.01

b2 = np.zeros((n_y, 1))

parameters = {"W1": W1, "b1": b1, "W2": W2, "b2": b2}

return parameters

def forward_propagation(X, parameters):

W1 = parameters["W1"]

b1 = parameters["b1"]

W2 = parameters["W2"]

b2 = parameters["b2"]

Z1 = np.dot(W1, X) b1

A1 = np.tanh(Z1)

Z2 = np.dot(W2, A1) b2

A2 = sigmoid(Z2)

cache = {"Z1": Z1, "A1": A1, "Z2": Z2, "A2": A2}

return A2, cache

def compute_cost(A2, Y):

m = Y.shape[1]

cost = 1/m * np.sum(Y * np.log(A2) (1Y) * np.log(1A2))

return cost

def backward_propagation(parameters, cache, X, Y):

m = X.shape[1]

W1 = parameters["W1"]

W2 = parameters["W2"]

A1 = cache["A1"]

A2 = cache["A2"]

dZ2 = A2 Y

dW2 = 1/m * np.dot(dZ2, A1.T)

db2 = 1/m * np.sum(dZ2, axis=1, keepdims=True)

dZ1 = np.dot(W2.T, dZ2) * (1 np.power(A1, 2))

dW1 = 1/m * np.dot(dZ1, X.T)

db1 = 1/m * np.sum(dZ1, axis=1, keepdims=True)

gradients = {"dW1": dW1, "db1": db1, "dW2": dW2, "db2": db2}

return gradients

def update_parameters(parameters, grads, learning_rate=0.1):

W1 = parameters["W1"]

b1 = parameters["b1"]

W2 = parameters["W2"]

b2 = parameters["b2"]

dW1 = grads["dW1"]

db1 = grads["db1"]

dW2 = grads["dW2"]

db2 = grads["db2"]

W1 = learning_rate * dW1

b1 = learning_rate * db1

W2 = learning_rate * dW2

b2 = learning_rate * db2

parameters = {"W1": W1, "b1": b1, "W2": W2, "b2": b2}

return parameters

def train(X, Y, n_h, num_iterations=10000, learning_rate=0.1):

n_x = X.shape[0]

n_y = Y.shape[0]

parameters = initialize_parameters(n_x, n_h, n_y)

for i in range(num_iterations):

A2, cache = forward_propagation(X, parameters)

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