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Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

倒傳遞神經網路 演算法實作

說明

利用 Python 實作 Machine Learning 演算法 - 倒傳遞神經網路（BPN）

資料集（Dataset）

使用 UCI 的 Iris（鳶尾花）資料集

網路說明

網路架構圖

網路架構（Neural Network Architecture）

  • 輸入層（Input Layer）
    • 總共 4 個節點
    • 使用 Iris 的四個特徵值作為輸入層，為一個（150 * 4）的矩陣
  • 隱藏層（Hidden Layer）
    • 總共 3 個節點
    • 設定為一個（150 * 3）的矩陣
  • 輸出層（Output Layer）
    • 總共 3 個節點
    • 使用 Iris 的輸出為三類，為一個（150 * 3）的矩陣

權重（Neural Network Weight）

  • 輸入層至隱藏層（Input Layer to Hidden Layer）
    • 為一個（(4 + 1) * 3）的矩陣
    • 加上一個 bias
  • 隱藏層至輸出層（Hidden Layer to Output Layer）
    • 為一個（(3 + 1) * 3）的矩陣
    • 加上一個 bias

輸出結果

訓練走勢圖

收斂條件
  1. 迭代次數達 20000 次
  2. 正確率達 98 % 以上（包含 98 %）
學習速率 迭代次數 MSE 正確率
1 0.5 47 0.114 96.66%
2 0.1 19170 0.03 100%
3 0.08 9559 0.016 100%
4 0.05 10210 0.016 100%
5 0.03 1578 0.024 100%
6 0.01 4980 0.024 100%

安裝所需套件

1. 開啟 terminal 並且進入專案所在的資料夾

2. 輸入下列指令來安裝所需套件

pip install -r requirement.txt

使用

1. 開啟 terminal 並且進入專案所在的資料夾

2. 輸入下列指令來執行程式

python main.py

BPNN

Implement Machine Learning Algorithm - BPNN

Install Package

1. Open command line and cd into yours clone project folder

2. Enter the following command to install the required package

pip install -r requirement.txt

Usage

1. Open command line and cd into yours clone project folder

2. Enter the following command to install the required package

python main.py

License

MIT License