BP网络训练数据集代码
时间: 2023-11-28 17:48:02 浏览: 47
以下是一个简单的BP网络训练数据集的示例代码,包括数据集的读取和网络的训练过程。
```python
import numpy as np
# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 定义BP神经网络类
class BPNN:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.w1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
self.b1 = np.zeros(hidden_size)
self.w2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
self.b2 = np.zeros(output_size)
# 前向传播
def forward(self, x):
h = sigmoid(np.dot(x, self.w1) + self.b1)
o = sigmoid(np.dot(h, self.w2) + self.b2)
return o
# 计算损失函数
def loss(self, x, y):
y_pred = self.forward(x)
return np.mean((y_pred - y) ** 2)
# 反向传播
def backward(self, x, y, lr):
h = sigmoid(np.dot(x, self.w1) + self.b1)
o = sigmoid(np.dot(h, self.w2) + self.b2)
delta_o = (o - y) * o * (1 - o)
delta_h = delta_o.dot(self.w2.T) * h * (1 - h)
self.w2 -= lr * h.T.dot(delta_o)
self.b2 -= lr * np.sum(delta_o, axis=0)
self.w1 -= lr * x.T.dot(delta_h)
self.b1 -= lr * np.sum(delta_h, axis=0)
# 训练网络
def train(self, x, y, lr, epochs):
for i in range(epochs):
self.backward(x, y, lr)
if i % 1000 == 0:
print('Epoch:', i, 'Loss:', self.loss(x, y))
# 读取数据集
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
x = data[:, :-1]
y = data[:, -1:]
# 创建BP神经网络
bpnn = BPNN(x.shape[1], 4, y.shape[1])
# 训练网络
bpnn.train(x, y, 0.1, 10000)
```
在这个示例中,我们定义了一个BP神经网络类,其中包括前向传播、损失函数、反向传播和训练方法。我们还定义了一个sigmoid函数来进行非线性变换。
我们使用numpy库来进行矩阵计算,并使用numpy的genfromtxt函数从文件中读取数据集。在训练方法中,我们将数据集和标签作为输入,并指定学习率和迭代次数。每1000个迭代后,我们输出当前的损失函数值。
你可以将上述代码保存到一个.py文件中,并将数据集保存为.csv文件,然后在命令行中运行该文件来训练BP神经网络。