标签：img 就是 3.0 exp change hid training ret 学习
现在你来实现一个通过反向传播训练的神经网络，数据集就是之前的研究生院录取数据。通过前面所学你现在有能力完成这个练习：
你的目标是：
import numpy as np from data_prep import features, targets, features_test, targets_test np.random.seed(21) def sigmoid(x): """ Calculate sigmoid """ return 1 / (1 + np.exp(-x)) # Hyperparameters n_hidden = 2 # number of hidden units epochs = 900 learnrate = 0.005 n_records, n_features = features.shape last_loss = None # Initialize weights weights_input_hidden = np.random.normal(scale=1 / n_features ** .5, size=(n_features, n_hidden)) weights_hidden_output = np.random.normal(scale=1 / n_features ** .5, size=n_hidden) for e in range(epochs): del_w_input_hidden = np.zeros(weights_input_hidden.shape) del_w_hidden_output = np.zeros(weights_hidden_output.shape) for x, y in zip(features.values, targets): ## Forward pass ## # TODO: Calculate the output hidden_input = np.dot(x, weights_input_hidden) hidden_output = sigmoid(hidden_input) output = sigmoid(np.dot(hidden_output, weights_hidden_output)) ## Backward pass ## # TODO: Calculate the network‘s prediction error error = y - output # TODO: Calculate error term for the output unit output_error_term = error * output * (1 - output) ## propagate errors to hidden layer # TODO: Calculate the hidden layer‘s contribution to the error hidden_error = np.dot(output_error_term, weights_hidden_output) # TODO: Calculate the error term for the hidden layer hidden_error_term = hidden_error * hidden_output * (1 - hidden_output) # TODO: Update the change in weights del_w_hidden_output += output_error_term * hidden_output del_w_input_hidden += hidden_error_term * x[:, None] # TODO: Update weights weights_input_hidden += learnrate * del_w_input_hidden / n_records weights_hidden_output += learnrate * del_w_hidden_output / n_records # Printing out the mean square error on the training set if e % (epochs / 10) == 0: hidden_output = sigmoid(np.dot(x, weights_input_hidden)) out = sigmoid(np.dot(hidden_output, weights_hidden_output)) loss = np.mean((out - targets) ** 2) if last_loss and last_loss < loss: print("Train loss: ", loss, " WARNING - Loss Increasing") else: print("Train loss: ", loss) last_loss = loss # Calculate accuracy on test data hidden = sigmoid(np.dot(features_test, weights_input_hidden)) out = sigmoid(np.dot(hidden, weights_hidden_output)) predictions = out > 0.5 accuracy = np.mean(predictions == targets_test) print("Prediction accuracy: {:.3f}".format(accuracy))
import numpy as np import pandas as pd admissions = pd.read_csv(‘binary.csv‘) # Make dummy variables for rank data = pd.concat([admissions, pd.get_dummies(admissions[‘rank‘], prefix=‘rank‘)], axis=1) data = data.drop(‘rank‘, axis=1) # Standarize features for field in [‘gre‘, ‘gpa‘]: mean, std = data[field].mean(), data[field].std() data.loc[:,field] = (data[field]-mean)/std # Split off random 10% of the data for testing np.random.seed(21) sample = np.random.choice(data.index, size=int(len(data)*0.9), replace=False) data, test_data = data.ix[sample], data.drop(sample) # Split into features and targets features, targets = data.drop(‘admit‘, axis=1), data[‘admit‘] features_test, targets_test = test_data.drop(‘admit‘, axis=1), test_data[‘admit‘]
admit,gre,gpa,rank 0,380,3.61,3 1,660,3.67,3 1,800,4,1 1,640,3.19,4 0,520,2.93,4 1,760,3,2 1,560,2.98,1 0,400,3.08,2 1,540,3.39,3 0,700,3.92,2 0,800,4,4 0,440,3.22,1 1,760,4,1 0,700,3.08,2 1,700,4,1 0,480,3.44,3 0,780,3.87,4 0,360,2.56,3 0,800,3.75,2 1,540,3.81,1 0,500,3.17,3 1,660,3.63,2 0,600,2.82,4 0,680,3.19,4 1,760,3.35,2 1,800,3.66,1 1,620,3.61,1 1,520,3.74,4 1,780,3.22,2 0,520,3.29,1 0,540,3.78,4 0,760,3.35,3 0,600,3.4,3 1,800,4,3 0,360,3.14,1 0,400,3.05,2 0,580,3.25,1 0,520,2.9,3 1,500,3.13,2 1,520,2.68,3 0,560,2.42,2 1,580,3.32,2 1,600,3.15,2 0,500,3.31,3 0,700,2.94,2 1,460,3.45,3 1,580,3.46,2 0,500,2.97,4 0,440,2.48,4 0,400,3.35,3 0,640,3.86,3 0,440,3.13,4 0,740,3.37,4 1,680,3.27,2 0,660,3.34,3 1,740,4,3 0,560,3.19,3 0,380,2.94,3 0,400,3.65,2 0,600,2.82,4 1,620,3.18,2 0,560,3.32,4 0,640,3.67,3 1,680,3.85,3 0,580,4,3 0,600,3.59,2 0,740,3.62,4 0,620,3.3,1 0,580,3.69,1 0,800,3.73,1 0,640,4,3 0,300,2.92,4 0,480,3.39,4 0,580,4,2 0,720,3.45,4 0,720,4,3 0,560,3.36,3 1,800,4,3 0,540,3.12,1 1,620,4,1 0,700,2.9,4 0,620,3.07,2 0,500,2.71,2 0,380,2.91,4 1,500,3.6,3 0,520,2.98,2 0,600,3.32,2 0,600,3.48,2 0,700,3.28,1 1,660,4,2 0,700,3.83,2 1,720,3.64,1 0,800,3.9,2 0,580,2.93,2 1,660,3.44,2 0,660,3.33,2 0,640,3.52,4 0,480,3.57,2 0,700,2.88,2 0,400,3.31,3 0,340,3.15,3 0,580,3.57,3 0,380,3.33,4 0,540,3.94,3 1,660,3.95,2 1,740,2.97,2 1,700,3.56,1 0,480,3.13,2 0,400,2.93,3 0,480,3.45,2 0,680,3.08,4 0,420,3.41,4 0,360,3,3 0,600,3.22,1 0,720,3.84,3 0,620,3.99,3 1,440,3.45,2 0,700,3.72,2 1,800,3.7,1 0,340,2.92,3 1,520,3.74,2 1,480,2.67,2 0,520,2.85,3 0,500,2.98,3 0,720,3.88,3 0,540,3.38,4 1,600,3.54,1 0,740,3.74,4 0,540,3.19,2 0,460,3.15,4 1,620,3.17,2 0,640,2.79,2 0,580,3.4,2 0,500,3.08,3 0,560,2.95,2 0,500,3.57,3 0,560,3.33,4 0,700,4,3 0,620,3.4,2 1,600,3.58,1 0,640,3.93,2 1,700,3.52,4 0,620,3.94,4 0,580,3.4,3 0,580,3.4,4 0,380,3.43,3 0,480,3.4,2 0,560,2.71,3 1,480,2.91,1 0,740,3.31,1 1,800,3.74,1 0,400,3.38,2 1,640,3.94,2 0,580,3.46,3 0,620,3.69,3 1,580,2.86,4 0,560,2.52,2 1,480,3.58,1 0,660,3.49,2 0,700,3.82,3 0,600,3.13,2 0,640,3.5,2 1,700,3.56,2 0,520,2.73,2 0,580,3.3,2 0,700,4,1 0,440,3.24,4 0,720,3.77,3 0,500,4,3 0,600,3.62,3 0,400,3.51,3 0,540,2.81,3 0,680,3.48,3 1,800,3.43,2 0,500,3.53,4 1,620,3.37,2 0,520,2.62,2 1,620,3.23,3 0,620,3.33,3 0,300,3.01,3 0,620,3.78,3 0,500,3.88,4 0,700,4,2 1,540,3.84,2 0,500,2.79,4 0,800,3.6,2 0,560,3.61,3 0,580,2.88,2 0,560,3.07,2 0,500,3.35,2 1,640,2.94,2 0,800,3.54,3 0,640,3.76,3 0,380,3.59,4 1,600,3.47,2 0,560,3.59,2 0,660,3.07,3 1,400,3.23,4 0,600,3.63,3 0,580,3.77,4 0,800,3.31,3 1,580,3.2,2 1,700,4,1 0,420,3.92,4 1,600,3.89,1 1,780,3.8,3 0,740,3.54,1 1,640,3.63,1 0,540,3.16,3 0,580,3.5,2 0,740,3.34,4 0,580,3.02,2 0,460,2.87,2 0,640,3.38,3 1,600,3.56,2 1,660,2.91,3 0,340,2.9,1 1,460,3.64,1 0,460,2.98,1 1,560,3.59,2 0,540,3.28,3 0,680,3.99,3 1,480,3.02,1 0,800,3.47,3 0,800,2.9,2 1,720,3.5,3 0,620,3.58,2 0,540,3.02,4 0,480,3.43,2 1,720,3.42,2 0,580,3.29,4 0,600,3.28,3 0,380,3.38,2 0,420,2.67,3 1,800,3.53,1 0,620,3.05,2 1,660,3.49,2 0,480,4,2 0,500,2.86,4 0,700,3.45,3 0,440,2.76,2 1,520,3.81,1 1,680,2.96,3 0,620,3.22,2 0,540,3.04,1 0,800,3.91,3 0,680,3.34,2 0,440,3.17,2 0,680,3.64,3 0,640,3.73,3 0,660,3.31,4 0,620,3.21,4 1,520,4,2 1,540,3.55,4 1,740,3.52,4 0,640,3.35,3 1,520,3.3,2 1,620,3.95,3 0,520,3.51,2 0,640,3.81,2 0,680,3.11,2 0,440,3.15,2 1,520,3.19,3 1,620,3.95,3 1,520,3.9,3 0,380,3.34,3 0,560,3.24,4 1,600,3.64,3 1,680,3.46,2 0,500,2.81,3 1,640,3.95,2 0,540,3.33,3 1,680,3.67,2 0,660,3.32,1 0,520,3.12,2 1,600,2.98,2 0,460,3.77,3 1,580,3.58,1 1,680,3,4 1,660,3.14,2 0,660,3.94,2 0,360,3.27,3 0,660,3.45,4 0,520,3.1,4 1,440,3.39,2 0,600,3.31,4 1,800,3.22,1 1,660,3.7,4 0,800,3.15,4 0,420,2.26,4 1,620,3.45,2 0,800,2.78,2 0,680,3.7,2 0,800,3.97,1 0,480,2.55,1 0,520,3.25,3 0,560,3.16,1 0,460,3.07,2 0,540,3.5,2 0,720,3.4,3 0,640,3.3,2 1,660,3.6,3 1,400,3.15,2 1,680,3.98,2 0,220,2.83,3 0,580,3.46,4 1,540,3.17,1 0,580,3.51,2 0,540,3.13,2 0,440,2.98,3 0,560,4,3 0,660,3.67,2 0,660,3.77,3 1,520,3.65,4 0,540,3.46,4 1,300,2.84,2 1,340,3,2 1,780,3.63,4 1,480,3.71,4 0,540,3.28,1 0,460,3.14,3 0,460,3.58,2 0,500,3.01,4 0,420,2.69,2 0,520,2.7,3 0,680,3.9,1 0,680,3.31,2 1,560,3.48,2 0,580,3.34,2 0,500,2.93,4 0,740,4,3 0,660,3.59,3 0,420,2.96,1 0,560,3.43,3 1,460,3.64,3 1,620,3.71,1 0,520,3.15,3 0,620,3.09,4 0,540,3.2,1 1,660,3.47,3 0,500,3.23,4 1,560,2.65,3 0,500,3.95,4 0,580,3.06,2 0,520,3.35,3 0,500,3.03,3 0,600,3.35,2 0,580,3.8,2 0,400,3.36,2 0,620,2.85,2 1,780,4,2 0,620,3.43,3 1,580,3.12,3 0,700,3.52,2 1,540,3.78,2 1,760,2.81,1 0,700,3.27,2 0,720,3.31,1 1,560,3.69,3 0,720,3.94,3 1,520,4,1 1,540,3.49,1 0,680,3.14,2 0,460,3.44,2 1,560,3.36,1 0,480,2.78,3 0,460,2.93,3 0,620,3.63,3 0,580,4,1 0,800,3.89,2 1,540,3.77,2 1,680,3.76,3 1,680,2.42,1 1,620,3.37,1 0,560,3.78,2 0,560,3.49,4 0,620,3.63,2 1,800,4,2 0,640,3.12,3 0,540,2.7,2 0,700,3.65,2 1,540,3.49,2 0,540,3.51,2 0,660,4,1 1,480,2.62,2 0,420,3.02,1 1,740,3.86,2 0,580,3.36,2 0,640,3.17,2 0,640,3.51,2 1,800,3.05,2 1,660,3.88,2 1,600,3.38,3 1,620,3.75,2 1,460,3.99,3 0,620,4,2 0,560,3.04,3 0,460,2.63,2 0,700,3.65,2 0,600,3.89,3
反向传播（Backpropagation）是深度学习的基础。TensorFlow 或者其它框架会替你把它做好，但是你应该理解它的算法。
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