mlp公式



（多层感知机）是一种常用的神网络

，用于解决分类和回归问题。下面是一个简单的

示例，用于

算法：

 python import numpy as np  class MLP : def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size  # 初始化权重 self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.b2 = np.zeros((1, self.output_size))  def forward(self, X): # 前向传播 self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1 self.a1 = np.tanh(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2 self.a2 = self.sigmoid(self.z2)  return self.a2  def backward(self, X, y, learning_rate): # 反向传播 m = X.shape[0]  # 计算输出层的误差 delta2 = self.a2 - y  # 计算隐藏层的误差 delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * (1 - np.power(self.a1, 2))  # 更新权重和偏置 dW2 = np.dot(self.a1.T, delta2) / m db2 = np.sum(delta2, axis=0) / m dW1 = np.dot(X.T, delta1) / m db1 = np.sum(delta1, axis=0) / m  self.W2 -= learning_rate * dW2 self.b2 -= learning_rate * db2 self.W1 -= learning_rate * dW1 self.b1 -= learning_rate * db1  def train(self, X, y, epochs, learning_rate): for epoch in range(epochs): # 前向传播 output = self.forward(X)  # 反向传播 self.backward(X, y, learning_rate)  # 计算损失函数 loss = self.loss_function(output, y)  if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss}")  def predict(self, X): # 预测 output = self.forward(X) predictions = np.round(output)  return predictions  def loss_function(self, y_pred, y_true): # 损失函数（交叉熵） loss = -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))  return loss  def sigmoid(self, x): # sigmoid激活函数 return 1 / (1 + np.exp(-x)) 

使用示例：

 python # 创建 MLP 对象  mlp = MLP (input_size=2, hidden_size=4, output_size=1)  # 训练数据 X_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])  # 训练 模型 mlp .train(X_train, y_train, epochs=1000, learning_rate=0.1)  # 预测数据 X_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) predictions = mlp .predict(X_test) print(predictions) 

这段

了一个简单的

算法，用于解决逻辑门问题（XOR）。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对你有帮助！

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