半监督学习神经网络代码

以下是一个简单的半监督学习神经网络的代码示例，使用Keras库和MNIST数据集。

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.datasets import mnist
import numpy as np

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将像素值归一化到0到1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

# 将标签转换为独热编码
y_train = np.eye(10)[y_train]
y_test = np.eye(10)[y_test]

# 构造半监督学习神经网络模型
input_shape = (784,)
inputs = Input(shape=input_shape)
encoded = Dense(256, activation='relu')(inputs)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(encoded)
autoencoder = Model(inputs, [decoded, outputs])

# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss=['binary_crossentropy', 'categorical_crossentropy'], metrics=['accuracy'])

# 训练模型
autoencoder.fit(x_train, [x_train, y_train], epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, [x_test, y_test]))

# 预测测试集
decoded_imgs, predicted_labels = autoencoder.predict(x_test)

在这个示例中，我们首先加载MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，我们将标签转换为独热编码。接下来，我们构造了一个具有编码器、解码器和分类器的半监督学习神经网络模型。我们使用Adam优化器和两个损失函数（二元交叉熵和分类交叉熵）来编译模型，并将训练数据输入模型进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行预测，得到解码图像和预测标签。