一维堆叠降噪自编码器与一维som结合代码keras

以下是基于Keras实现一维堆叠降噪自编码器与一维SOM结合的代码：

import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
from keras import regularizers

# 定义一维SOM层
class SOMLayer:
    def __init__(self, output_dim):
        self.output_dim = output_dim

    # 初始化权重矩阵
    def initialize_weights(self, shape):
        self.W = np.random.rand(*shape)

    # 计算神经元与输入样本之间的距离
    def distance(self, x):
        return np.linalg.norm(self.W - x, axis=-1)

    # 获取最佳匹配神经元
    def get_best_matching_unit(self, x):
        distances = self.distance(x)
        return np.unravel_index(np.argmin(distances), self.output_dim)

    # 更新权重矩阵
    def update_weights(self, x, winner, lr, sigma):
        for i in range(self.output_dim[0]):
            for j in range(self.output_dim[1]):
                w = np.array([i, j])
                d = np.linalg.norm(w - winner)
                if d <= sigma:
                    h = np.exp(-d**2 / (2*sigma**2))
                    self.W[i, j] += lr * h * (x - self.W[i, j])

    # 获取每个神经元的权重向量
    def get_weights(self):
        return self.W.reshape((-1, np.prod(self.output_dim)))


# 定义一维堆叠降噪自编码器
class StackedAutoencoder:
    def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dims = hidden_dims
        self.output_dim = output_dim

        # 定义编码器
        self.encoder = self.build_encoder()
        # 定义解码器
        self.decoder = self.build_decoder()

        # 定义整个模型
        self.model = Model(inputs=self.encoder.inputs, outputs=self.decoder(self.encoder.outputs))

    # 定义编码器
    def build_encoder(self):
        inputs = Input(shape=(self.input_dim,))
        x = inputs
        for h_dim in self.hidden_dims:
            x = Dense(h_dim, activation='relu')(x)
        return Model(inputs, x)

    # 定义解码器
    def build_decoder(self):
        inputs = Input(shape=(self.hidden_dims[-1],))
        x = inputs
        for h_dim in self.hidden_dims[::-1]:
            x = Dense(h_dim, activation='relu')(x)
        x = Dense(self.input_dim, activation='linear')(x)
        return Model(inputs, x)

    # 训练模型
    def train(self, x_train, x_val=None, lr=1e-4, l2_reg=1e-5, epochs=100, batch_size=128, verbose=1):
        # 编译模型
        self.model.compile(optimizer=Adam(lr=lr), loss='mse', metrics=['mse'])

        # 添加L2正则化
        for l in self.encoder.layers:
            if isinstance(l, Dense):
                l.kernel_regularizer = regularizers.l2(l2_reg)

        # 训练模型
        self.model.fit(x_train, x_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_val, x_val), verbose=verbose)

    # 获取编码器的输出
    def encode(self, x):
        return self.encoder.predict(x)

    # 获取解码器的输出
    def decode(self, z):
        return self.decoder.predict(z)


# 定义训练数据
x_train = np.random.rand(10000, 10)

# 定义一维堆叠降噪自编码器模型
autoencoder = StackedAutoencoder(input_dim=10, hidden_dims=[32, 16], output_dim=10)

# 训练一维堆叠降噪自编码器模型
autoencoder.train(x_train, lr=1e-3, epochs=50)

# 获取编码器的输出
encoded_x_train = autoencoder.encode(x_train)

# 定义一维SOM模型
som = SOMLayer(output_dim=(8, 1))
som.initialize_weights(shape=(8, 1, 10))

# 训练一维SOM模型
for epoch in range(10):
    for x in encoded_x_train:
        winner = som.get_best_matching_unit(x)
        som.update_weights(x, winner, lr=0.1, sigma=1.0/(epoch+1))

# 获取每个神经元的权重向量
weights = som.get_weights()

# 打印每个神经元的权重向量
print(weights)

在上述代码中，我们首先定义了一个一维堆叠降噪自编码器模型，用于将输入数据进行编码和解码。然后，我们使用训练数据对该模型进行训练，并获取编码器的输出。接着，我们定义了一个一维SOM模型，并使用编码器的输出对该模型进行训练。最后，我们获取每个神经元的权重向量，并将其打印出来。