本文参考《Python神经网络编程》的相关章节

上文中我们使用神经网络实现对手写数字的识别，那我们反向的给出一个标签，即给出[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，从输出反向推导出输入，应该是什么样子呢？

其实可以想象得到，逆推的结果如果将其实例化，应该是对应的数字图片，图片越清晰，越标准，说明我们的学习效果越好。

对数几率函数的反函数（是叫反函数是吧）为:

机器学习逆向传播探索神经网络(人工神经网络到底学到了什么)

在上一篇文章中我们使用的是：

import scipy.special as spc
def sigmoid(z):
	return spc.expit(z)

它的反函数为：

import scipy.special as spc
def reverse_sigmoid(z):
	return spc.logit(z)

编码的详细过程我就不细说了，比较简单，不懂得请参考《Python神经网络编程》相关章节

代码如下：

import numpy as np
import scipy.special as spc
from matplotlib import pyplot as plt
 
#逆推结果
def reverse_explore(label, weight1, weight2, value1, value2):
	final_outputs = np.array(label, ndmin = 2)
	final_inputs = reverse_sigmoid(final_outputs) + value2
 
	hidden_outputs = np.dot(final_inputs, weight2.T)
 
	#数值大小调整到0~1之间
	hidden_outputs -= np.min(hidden_outputs)
	hidden_outputs /= np.max(hidden_outputs)
	hidden_outputs *= 0.98
	hidden_outputs += 0.01
 
	hidden_inputs = reverse_sigmoid(hidden_outputs) + value1
 
	inputs = np.dot(hidden_inputs, weight1.T)
 
	#数值大小调整到0~1之间
	inputs -= np.min(inputs)
	inputs /= np.max(inputs)
	inputs *= 0.98
	inputs += 0.01
 
	return inputs
 
import scipy.special as spc
def reverse_sigmoid(z):
	return spc.logit(z)
 
#用于读取之前保存的参数文件
def read_parameter(filename):
	parameter = []
	for i in filename:
		fp = open(i, 'r')
		dataset = []
		for j in fp.readlines():
			a = j.strip().split(' ')
			dataset.append([float(k) for k in a])
		parameter.append(np.array(dataset))
	return parameter
 
if __name__ == '__main__':
	#读取训练好的参数
	filename = ['weight1.txt', 'weight2.txt', 'value1.txt', 'value2.txt']
	parameter = read_parameter(filename)
	weight1 = parameter[0]
	weight2 = parameter[1]
	value1 = parameter[2]
	value2 = parameter[3]
 
	#对为一种标签，求其逆推结果
	for i in range(10):
		label = [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]
		label[i] = 0.99
		inputs = reverse_explore(label, weight1, weight2, value1, value2)
 
		#对结果可视化
		plt.imshow(inputs.reshape(28, 28), cmap = 'Greys', interpolation = 'None')
		plt.show()

其中直接使用已经训练好的参数，大家可以用自己训练出来的参数，如果嫌麻烦，可以下载我的训练结果（文件）

先关文件和源代码已上传至我的资源：https://download.csdn.net/download/qq_41398808/11232517

一下一次列出0~9的逆推结果可视化后的图像：