Python中的反向傳播
可以試用編寫的Python腳本，該腳本在此Github存儲庫中實作了反向傳播算法。
反向傳播代碼：https://github.com/mattm/simple-neural-network
反向傳播可視化
要獲得顯示神經網絡的互動式可視化效果，請檢視神經網絡可視化：
http://www.emergentmind.com/neural-network
總覽
在本教程中，我們将使用具有兩個輸入，兩個隐藏的神經元，兩個輸出神經元的神經網絡。另外，隐藏和輸出的神經元将包括偏差。
基本結構如下：
python 神經網絡預測結果畫圖_用示例一步步解釋BP反向傳播神經網絡Python中的反向傳播反向傳播可視化總覽前進通道計算總誤差向後通行 為了獲得一些數字，下面是初始權重，偏差和訓練輸入/輸出：
python 神經網絡預測結果畫圖_用示例一步步解釋BP反向傳播神經網絡Python中的反向傳播反向傳播可視化總覽前進通道計算總誤差向後通行 反向傳播的目标是優化權重，以便神經網絡可以學習如何正确地将任意輸入映射到輸出。
對于本教程的其餘部分，我們将使用單個訓練集：給定輸入0.05和0.10，我們希望神經網絡輸出0.01和0.99。
前進通道
首先，讓我們看看在上述權重和偏差以及輸入為0.05和0.10的情況下，神經網絡目前預測的結果。
為此，我們将通過網絡提供這些輸入。我們計算出每個隐含層神經元的總輸入，使用激活函數(這裡我們使用邏輯函數)壓縮總輸入，然後對輸出層神經元重複這個過程。
python 神經網絡預測結果畫圖_用示例一步步解釋BP反向傳播神經網絡Python中的反向傳播反向傳播可視化總覽前進通道計算總誤差向後通行 python 神經網絡預測結果畫圖_用示例一步步解釋BP反向傳播神經網絡Python中的反向傳播反向傳播可視化總覽前進通道計算總誤差向後通行 計算總誤差
現在，我們可以使用平方誤差函數計算每個輸出神經元的誤差，并對它們求和以獲得總誤差：
python 神經網絡預測結果畫圖_用示例一步步解釋BP反向傳播神經網絡Python中的反向傳播反向傳播可視化總覽前進通道計算總誤差向後通行 該1/2包括在内，以便我們以後區分該指數被取消。無論如何，最終結果還是要乘以學習率，是以我們在此處引入常數[ 1 ] 都沒關系。
python 神經網絡預測結果畫圖_用示例一步步解釋BP反向傳播神經網絡Python中的反向傳播反向傳播可視化總覽前進通道計算總誤差向後通行 向後通行
我們反向傳播的目标是更新網絡中的每個權重，以便它們使實際輸出更接近目标輸出，進而将每個輸出神經元和整個網絡的誤差最小化。
輸出層
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