搭建一个7输入 5位01编码输出的网络 给出代码
时间: 2024-03-05 07:48:57 浏览: 21
以下是一种可能的实现方式,使用 Keras 框架:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=5, input_dim=7, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(units=5, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(units=2**5, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
X = [[0,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,1], [0,0,0,0,0,1,0], [0,0,0,0,1,0,0], [0,0,0,1,0,0,0], [0,0,1,0,0,0,0], [0,1,0,0,0,0,0], [1,0,0,0,0,0,0]]
Y = [[1 if i == j else 0 for j in range(2**5)] for i in range(2**5)]
model.fit(X, Y, epochs=1000, batch_size=8)
# 使用模型进行预测
result = model.predict([[0,1,0,0,1,1,0]])
print(result)
```
解释一下代码:
- 第 4~6 行:定义模型,包括输入层、两个隐层和输出层,其中输入层有 7 个节点,输出层有 2^5=32 个节点,隐层使用 Sigmoid 激活函数,输出层使用 Softmax 激活函数;
- 第 9 行:编译模型,设置损失函数为交叉熵,优化器为 Adam,评估指标为准确率;
- 第 12~14 行:准备训练数据,输入为 7 个 0 或 1 的二进制数,输出为对应的 5 位 01 编码;
- 第 15 行:训练模型,迭代 1000 次,每次使用 8 个样本;
- 第 18 行:使用模型进行预测,输入为 [0,1,0,0,1,1,0],输出为对应的 5 位 01 编码的概率分布。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)