java 多层感知机
时间: 2023-11-25 18:52:19 浏览: 32
Java中实现多层感知机可以使用第三方库,例如DeepLearning4j和Neuroph。以下是使用DeepLearning4j实现多层感知机的示例代码:
1. 添加依赖
```xml
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
```
2. 创建模型
```java
MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
.seed(123)
.updater(new Nesterovs(0.1, 0.9))
.list()
.layer(new DenseLayer.Builder().nIn(2).nOut(4)
.activation(Activation.RELU)
.build())
.layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
.activation(Activation.SOFTMAX)
.nIn(4).nOut(2).build())
.build();
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(config);
model.init();```
3. 训练模型
```java
DataSetIterator iterator = new IrisDataSetIterator(150, 150);
model.fit(iterator);```
4. 使用模型进行预测
```java
INDArray input = Nd4j.create(new double[][]{{0.5, 0.5}, {0.3, 0.3}});
INDArray output = model.output(input);
System.out.println(output);
```
上述代码中,我们创建了一个包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的多层感知机模型。输入层有2个节点,隐藏层有4个节点,输出层有2个节点。我们使用RELU激活函数和Softmax输出函数。模型使用Nesterovs优化器进行训练,并使用负对数似然损失函数作为损失函数。