构建神经网络

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构建神经网络

在本节中，让我们使用NeuroLab软件包在Python中构建一些神经网络。

基于感知器的分类器感知器是ANN的基石。 如果您想了解更多关于Perceptron的信息，可以点击链接 - artificial_neural_network

以下是逐步执行Python代码，用于构建基于感知器的简单神经网络分类器 -
  
如下所示导入必要的软件包 -

import matplotlib.pyplot as plt
import neurolab as nl

请注意，这是一个监督学习的例子，因此您也必须提供目标值。

input = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
target = [[0], [0], [0], [1]]
Python
用2个输入和1个神经元创建网络 -
net = nl.net.newp([[0, 1],[0, 1]], 1)

现在，训练网络。 在这里使用Delta规则进行训练。

error_progress = net.train(input, target, epochs=100, show=10, lr=0.1)

接下来，可视化输出并绘制图表 -

plt.figure()
plt.plot(error_progress)
plt.xlabel('Number of epochs')
plt.ylabel('Training error')
plt.grid()
plt.show()

可以看到下图显示了使用错误度量标准的训练进度 -






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