请用keras编写一个全连接神经网络, 然后用遗传算法对神经网络的超参数进行优化,要优化的超参数包含每层的神经元个数,层数,学习率,激活函数,请写出代码

时间: 2023-05-21 10:04:36 浏览: 79
好的,我很乐意回答你的问题。下面是你所需要的代码: 首先,我们需要导入必要的库: ``` import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam ``` 然后,我们定义一个函数,用于创建全连接神经网络: ``` def create_model(n_layers, n_neurons, activation_func): model = Sequential() for i in range(n_layers): if i == 0: model.add(Dense(n_neurons, input_dim=8, activation=activation_func)) else: model.add(Dense(n_neurons, activation=activation_func)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(lr=0.01)) return model ``` 该函数的输入是层数、每层神经元的个数以及激活函数。其中,我们假设输入数据的维度为 8,输出层为一个神经元。 接下来,我们定义遗传算法的目标函数,即神经网络的评估函数: ``` def evaluate_model(params): n_layers = params[0] n_neurons = params[1] activation_func = params[2] model=create_model(n_layers, n_neurons, activation_func) score=model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, verbose=0) return score.history['loss'][-1] ``` 该函数的输入是一个包含三个参数(层数、每层神经元的个数以及激活函数)的列表。它使用 create_model 函数创建神经网络,并且训练该网络。最终返回该网络的损失函数。 最后,我们使用遗传算法来搜索最优的超参数: ``` from deap import base, creator, tools, algorithms import random creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("n_layers", random.randint, 1, 5) toolbox.register("n_neurons", random.randint, 5, 100) toolbox.register("activation_func", random.choice, ['relu', 'sigmoid', 'tanh']) toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.n_layers, toolbox.n_neurons, toolbox.activation_func), n=1) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate_model) toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=[1, 5, 0], up=[5, 100, 2], indpb=0.2) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) pop = toolbox.population(n=10) NGEN = 10 for gen in range(NGEN): offspring = algorithms.varAnd(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1) fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring) for fit, ind in zip(fits, offspring): ind.fitness.values = (fit,) pop = toolbox.select(offspring, k=len(pop)) best_ind = tools.selBest(pop, k=1)[0] print("Best individual is ", best_ind) ``` 该代码使用 DEAP 库来实现了遗传算法,并搜索最优的超参数。其中,我们设定了种群大小为 10,进行 10 代的遗传操作。在每一代,我们使用 varAnd 进行遗传操作,并使用评估函数对产生的新个体进行评估。接着,我们对所有的个体进行轮盘赌选择,得到下一代的种群。 最后,我们选择最好的个体打印出来。 需要注意的是,由于缺少数据,上面的代码不能运行,但是它演示了神经网络和遗传算法的代码实现方式,希望对您有所帮助。

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