神经网络AE python 代码
时间: 2023-09-02 07:07:31 浏览: 57
以下是一个简单的Python代码示例,用于实现一个基本的自编码器(AE)神经网络:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 定义输入数据
data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 1]])
# 定义网络结构
input_size = 3
hidden_size = 2
output_size = 3
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(input_size,))
encoder = tf.keras.layers.Dense(hidden_size, activation='relu')(inputs)
decoder = tf.keras.layers.Dense(output_size, activation='sigmoid')(encoder)
# 定义模型
autoencoder = tf.keras.models.Model(inputs, decoder)
# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 训练模型
autoencoder.fit(data, data, epochs=100)
# 进行预测
predictions = autoencoder.predict(data)
print(predictions)
```
在这个示例中,我们使用了TensorFlow 2.0和Keras API来实现自编码器。首先,我们定义了一个输入数据数组(`data`),其中包含4个样本,每个样本有3个特征。然后,我们定义了一个具有2个隐藏层神经元的编码器和一个具有3个输出神经元的解码器。最后,我们将编码器和解码器组合成一个完整的自编码器模型,并使用二进制交叉熵作为损失函数进行编译。接下来,我们使用训练数据拟合模型,并进行100个epoch的训练。最后,我们使用训练好的自编码器对训练数据进行预测,并输出预测结果。
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