说在前面

从这里开始，我假定你们已经知道ANN是啥玩意。

目标

首先，明确我们的目标。我们将构建一个具有一个隐藏层的ANN。
所有层之间的关系都是全连接，并且使用sigmoid作为激活函数。
隐含层 h=sigmoid(i*w_ih+b_ih)
输出层 o=sigmoid(h*w_ho+b_ho)

一个输入，隐藏，输出层节点数都为3的网络

Coding

P1：初始化

首先，导入所需的库。我们需要numpy帮助完成矩阵运算。也需要scipy库简化实现激活函数的代码量。

import numpy as npimport scipy.special

然后创建一个类，方便操作，类名就叫ANN吧

class ANN:
    """
    Artificial Neural Networks
    """
    pass

接着给ANN类，我们的神经网络编写初始化函数。
初始化的参数有输入层节点个数(inputNodes)，隐藏层节点个数(hiddenNodes)，输出层节点个数(outputNodes)，还有学习速率(learningRate)
在初始化函数里，顺便创建两个矩阵(wio, who)。np.random.normal()会返回一个已经按正态分布初始化的矩阵，第一个参数为分布中心，第二个参数为标准方差，第三个参数是数组大小。
最后设置激活函数(a_f(x))为scipy.special.expit(x)，expit()就是sigmoid函数，他可以使我们节点的输出更丝滑。

    def __init__(self, inputNodes, hiddenNodes, outputNodes, learningRate):

        self.iN = inputNodes
        self.hN = hiddenNodes
        self.oN = outputNodes
        self.lr = learningRate

        self.wih = np.random.normal(0.0, pow(self.hN, -0.5), (self.hN, self.iN))
        self.who = np.random.normal(0.0, pow(self.oN, -0.5), (self.oN, self.hN))

        self.a_f = lambda x: scipy.special.expit(x)

这样，便完成了初始化的部分，为接下来的工作打下基础。

作者：御史神风
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