DAE时序数据降维Python代码
时间: 2024-05-16 07:10:39 浏览: 25
DAE(Denoising Autoencoder)时序数据降维的Python代码示例如下:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
class DAE(object):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, epoch=100, batch_size=10, learning_rate=0.001):
self.epoch = epoch
self.batch_size = batch_size
self.learning_rate = learning_rate
self.x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, input_dim])
with tf.name_scope("Encoder"):
self.W1 = tf.Variable(tf.random_normal([input_dim, hidden_dim]))
self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([hidden_dim]))
self.h1 = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(self.x, self.W1) + self.b1)
with tf.name_scope("Decoder"):
self.W2 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, input_dim]))
self.b2 = tf.Variable(tf.zeros([input_dim]))
self.output = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(self.h1, self.W2) + self.b2)
with tf.name_scope("Loss"):
self.loss = tf.reduce_mean(tf.square(self.x - self.output))
self.train_step = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)
self.sess = tf.Session()
init_op = tf.global_variables_initializer()
self.sess.run(init_op)
def fit(self, X):
for i in range(self.epoch):
np.random.shuffle(X)
for j in range(0, len(X), self.batch_size):
batch_X = X[j:j+self.batch_size]
self.sess.run(self.train_step, feed_dict={self.x: batch_X})
def transform(self, X):
return self.sess.run(self.h1, feed_dict={self.x: X})
def reconstruct(self, X):
return self.sess.run(self.output, feed_dict={self.x: X})
```
以上代码实现了一个简单的DAE模型,用于对时序数据进行降维。其中,输入数据的维度由`input_dim`指定,隐藏层维度由`hidden_dim`指定,训练的迭代次数由`epoch`指定,批次大小由`batch_size`指定,学习率由`learning_rate`指定。
使用时,可以首先创建一个DAE对象,然后调用其`fit()`方法进行模型训练,最后可以调用其`transform()`方法对数据进行降维,或者调用其`reconstruct()`方法对数据进行重构。
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