竞争自编码器Python实现

竞争自编码器（Competitive Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络，主要用于数据降维和特征提取。下面是一个简单的Python实现：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义竞争自编码器
class CompetitiveAutoencoder:
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.learning_rate = 0.01

        # 定义网络结构
        self.inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_dim])
        self.weights1 = tf.Variable(tf.random_normal([input_dim, hidden_dim]))
        self.weights2 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, input_dim]))
        self.bias1 = tf.Variable(tf.zeros([hidden_dim]))
        self.bias2 = tf.Variable(tf.zeros([input_dim]))

        # 定义编码器
        self.encoder = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(self.inputs, self.weights1) + self.bias1)
        # 定义解码器
        self.decoder = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(self.encoder, self.weights2) + self.bias2)

        # 定义竞争
        self.compete = tf.reduce_mean(tf.square(self.inputs - self.decoder), axis=1)
        self.loss = tf.reduce_mean(self.compete)

        self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)

    # 训练模型
    def train(self, data, epochs):
        with tf.Session() as sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            for i in range(epochs):
                _, loss = sess.run([self.train_op, self.loss], feed_dict={self.inputs: data})
                if i % 100 == 0:
                    print('Epoch %d, loss: %f' % (i, loss))

            # 可视化编码器输出
            encoder_result = sess.run(self.encoder, feed_dict={self.inputs: data})
            plt.scatter(encoder_result[:, 0], encoder_result[:, 1], c='r')
            plt.show()

# 测试模型
if __name__ == '__main__':
    # 生成随机数据
    data = np.random.rand(1000, 10)
    cae = CompetitiveAutoencoder(input_dim=10, hidden_dim=2)
    cae.train(data, epochs=1000)

在这个例子中，我们生成了一个包含1000个样本，每个样本有10个特征的随机数据集。我们定义了一个2维的竞争自编码器，并使用Adam优化器进行训练。训练完成后，我们可以将编码器的输出可视化，以便更好地理解数据的特征。