使用神经网络进行样本训练,要实现随机梯度下降算法。这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解,总结如下,(神经网络的结构在另一篇博客中已经定义):
def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): if test_data: n_test = len(test_data)#有多少个测试集 n = len(training_data) for j in xrange(epochs): random.shuffle(training_data) mini_batches = [ training_data[k:k+mini_batch_size] for k in xrange(0,n,mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: self.update_mini_batch(mini_batch, eta) if test_data: print "Epoch {0}: {1}/{2}".format(j, self.evaluate(test_data),n_test) else: print "Epoch {0} complete".format(j)
其中training_data是训练集,是由很多的tuples(元组)组成。每一个元组(x,y)代表一个实例,x是图像的向量表示,y是图像的类别。
epochs表示训练多少轮。
mini_batch_size表示每一次训练的实例个数。
eta表示学习率。
test_data表示测试集。
比较重要的函数是self.update_mini_batch,他是更新权重和偏置的关键函数,接下来就定义这个函数。
def update_mini_batch(self, mini_batch,eta): nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] for x,y in mini_batch: delta_nabla_b, delta_nable_w = self.backprop(x,y)#目标函数对b和w的偏导数 nabla_b = [nb+dnb for nb,dnb in zip(nabla_b,delta_nabla_b)] nabla_w = [nw+dnw for nw,dnw in zip(nabla_w,delta_nabla_w)]#累加b和w #最终更新权重为 self.weights = [w-(eta/len(mini_batch))*nw for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)] self.baises = [b-(eta/len(mini_batch))*nb for b, nb in zip(self.baises, nabla_b)]
这个update_mini_batch函数根据你传入的一些数据进行更新神经网络的权重和偏置。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月26日
2024年11月26日
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