用python写一个神经网络向前传播(3个输入层,一个输出层):1.实现dense函数以及sequential函数的编写 2.通过dense函数初始化神经网络的隐藏层以及sequential函数将隐藏层之间链接起来

时间: 2024-03-11 07:05:21 浏览: 50
PY

python写神经网络

好的,我可以帮你回答这个问题。 首先,我们需要定义一个dense函数,用来初始化每个神经元的权重和偏置。代码如下: ```python import numpy as np def dense(input_size, output_size): # 初始化权重 W = np.random.randn(output_size, input_size) * 0.01 # 初始化偏置 b = np.zeros((output_size, 1)) # 返回权重和偏置 return W, b ``` 接下来,我们需要定义一个sequential函数,用来将隐藏层之间链接起来。代码如下: ```python def sequential(layers): # 初始化神经网络的权重和偏置 network = [] for i in range(1, len(layers)): network.append(dense(layers[i-1], layers[i])) # 返回神经网络 return network ``` 这个sequential函数接受一个列表layers,它包含了神经网络每层的大小。例如,如果我们想要创建一个具有3个输入层、5个隐藏层和1个输出层的神经网络,我们可以这样调用sequential函数: ```python network = sequential([3, 5, 1]) ``` 这将返回一个包含两个元素的列表network,其中第一个元素是连接第一个和第二个隐藏层的权重和偏置,第二个元素是连接第二个隐藏层和输出层的权重和偏置。 然后,我们可以通过前向传播算法来计算神经网络的输出。代码如下: ```python def forward(network, X): # 前向传播 A = X for W, b in network: Z = np.dot(W, A) + b A = 1 / (1 + np.exp(-Z)) # 返回输出 return A ``` 这个forward函数接受一个神经网络和一个输入向量X。它使用前向传播算法计算神经网络的输出,并返回该输出。 现在,我们可以使用这些函数来创建一个具有3个输入层、5个隐藏层和1个输出层的神经网络,并计算它对输入向量[1, 2, 3]的输出。代码如下: ```python # 创建神经网络 network = sequential([3, 5, 1]) # 计算输出 X = np.array([[1], [2], [3]]) output = forward(network, X) # 打印输出 print(output) ``` 这将输出一个形状为(1, 1)的数组,其中包含神经网络对输入向量[1, 2, 3]的输出。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D from keras import backend as K # 生成正弦函数数据 x = np.linspace(0, 100, 1000) y = np.sin(2*x) # 将数据转换为卷积神经网络需要的格式 X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 打印模型结构 model.summary() # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型并可视化损失函数 history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs = range(1, len(loss)+1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 预测并可视化结果 y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show() # 定义一个函数,用于获取卷积层的输出 get_conv_output = K.function([model.layers[0].input], [model.layers[0].output]) # 获取卷积层的输出 conv_output = get_conv_output([X])[0] # 将输出可视化 plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.imshow(np.squeeze(conv_output[:, :, i]), cmap='gray') plt.show() # 构建一个新的模型,仅保留第一层 Conv1D,激活函数可视化 activation_model = Sequential() activation_model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) # 获取该层的输出 activations = activation_model.predict(X) # 可视化输出 plt.figure(figsize=(15, 5)) for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.plot(activations[0, :, i]) plt.show() # 获取卷积层的权重 weights, biases = model.layers[0].get_weights() # 可视化卷积核 plt.figure(figsize=(15, 5)) for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.plot(weights[:, :, i].flatten()) plt.show()详细解释代码

def network_model(inputs,num_pitch,weights_file=None):#输入,音符的数量,训练后的参数文件 #测试时要指定weights_file #建立模子 model=tf.keras.Sequential() #第一层 model.add(tf.keras.layers.LSTM( 512,#LSTM层神经元的数目是512,也是LSTM层输出的维度 input_shape=(inputs.shape[1],inputs.shape[2]),#输入的形状,对于第一个LSTM必须设置 return_sequences=True#返回控制类型,此时是返回所有的输出序列 #True表示返回所有的输出序列 #False表示返回输出序列的最后一个输出 #在堆叠的LSTM层时必须设置,最后一层LSTM不用设置,默认值为False )) #第二层和第三层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元,防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512,return_sequences=True)) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元,防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512))#千万不要丢括号!!!! #全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dense(256))#256个神经元的全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75)) model.add(tf.keras.layers.Dense(num_pitch))#输出的数目等于所有不重复的音调数 #激活层 model.add(tf.keras.layers.Activation('softmax'))#Softmax激活函数求概率 #配置神经网络模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.0004)) #选择的损失函数是交叉熵,用来计算误差。使用对于RNN来说比较优秀的优化器-RMSProp #优化器如果使用字符串的话会用默认参数导致效果不好 return model

column_name = ["label"] column_name.extend(["pixel%d" % i for i in range(32 * 32 * 3)]) dataset = pd.read_csv('cifar_train.csv') #dataset = pd.read_csv('heart.csv') #dataset = pd.read_csv('iris.csuv') #sns.pairplot(dataset.iloc[:, 1:6]) #plt.show() #print(dataset.head()) #shuffled_data = dataset.sample(frac=1) #dataset=shuffled_data #index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] #dataset.columns=index dataset2=pd.read_csv('test.csv') #X = dataset.iloc[:, :30].values #y = dataset.iloc[:,30].values mm = MinMaxScaler() from sklearn.model_selection import train_test_split #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) X_train =dataset.iloc[:,1:].values X_test = dataset2.iloc[:,1:].values y_train = dataset.iloc[:,0].values y_test = dataset2.iloc[:,0].values print(y_train) # 进行独热编码 def one_hot_encode_object_array(arr): # 去重获取全部的类别 uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True) # 返回热编码的结果 return tf.keras.utils.to_categorical(ids, len(uniques)) #train_y_ohe=y_train #test_y_ohe=y_test # 训练集热编码 train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_train) # 测试集热编码 test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_test) # 利用sequential方式构建模型 from keras import backend as K def swish(x, beta=1.0): return x * K.sigmoid(beta * x) from keras import regularizers model = tf.keras.models.Sequential([ # 隐藏层1,激活函数是relu,输入大小有input_shape指定 tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), # lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), #tf.keras.layers.Lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 隐藏层2,激活函数是relu tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 输出层 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])

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