神经网络算法改进代码示例与训练过程详解
这段代码是一个用MATLAB编写的神经网络实现示例,用于解决分类问题。它主要涉及以下几个关键知识点: 1. 数据预处理:代码首先加载四个数据集(c1, c2, c3, c4),并对数据进行合并,并随机打乱顺序。将输入特征(input)和输出标签(output1)分离,分别用于训练和测试数据。 2. 数据划分:将数据划分为训练集(1500个样本)和测试集(500个样本)。使用mapminmax函数对输入数据进行归一化处理,确保所有特征在相同的尺度上。 3. 神经网络结构定义:定义了三层神经网络,包括一个输入层(innum=24节点)、一个隐藏层(midnum=25节点)和一个输出层(outnum=4节点)。权重矩阵w1、w2和偏置向量b1、b2初始化为随机值,这里还引入了两个副本w1_1、w1_2等,可能是为了进行梯度下降等优化过程中的参数更新。 4. 学习率和迭代设置:选择了一个小的学习率alfa(0.01)和一个较大的迭代次数上限(max_epoch=10000),以及一个误差目标(err_goal=0.01),这些都是训练神经网络的重要参数。 5. 前向传播与反向传播:在每次迭代(forii=1:10)中,遍历训练集中的每个样本(fori=1:1:1500),计算隐藏层和输出层的激活值。接着,根据输出层的分类结果(case1-4),设置目标输出(one-hot编码)。在前向传播过程中,计算预测输出与实际输出的误差,并通过反向传播算法更新网络权重和偏置。 6. 梯度下降优化:使用随机梯度下降(SGD)来更新权重和偏置,其中涉及到权重矩阵w2(w2_1和w2_2的更新)和偏置向量(b1_1, b1_2, b2_1, b2_2)的更新,以及一个交叉熵损失函数的使用。 7. 结束条件:当达到预设的误差目标或达到最大迭代次数时,训练结束。最终得到的神经网络可以用于对测试集进行预测,评估模型的性能。 这段代码提供了一个基本的多层感知器(MLP)神经网络的实现,展示了如何处理数据、设计网络架构、训练和评估模型的过程。对于初学者来说,这是一个实用的练手项目,可以帮助理解神经网络的基本工作原理和常见优化方法。
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load d:\data1 c1
load d:\data2 c2
load d:\data3 c3
load d:\data4 c4
%将四个特征信号矩阵合成一个矩阵
data(1:500,:)=c1(1:500,:);
data(501:1000,:)=c2(1:500,:);
data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);
data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);
%从1到2000间随机排
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);
%输入输出数据
input=data(:,2:25);
output1 =data(:,1);
%把输出从1维变成4维
for i=1:2000
switch output1(i)
case 1
case 2
output(i,:)=[0 1 0 0];
case 3
output(i,:)=[0 0 1 0];
case 4
output(i,:)=[0 0 0 1];
end
end
%随机提取1500个样本为训练样本,500个样本为预测样本
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);
input_train=input(n(1:1500),:)';
output_train=output(n(1:1500),:)';
input_test=input(n(1501:2000),:)';
output_test=output(n(1501:2000),:)';
%输入数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
%% 网络结构初始化
innum=24;
midnum=25;
outnum=4;
%权值初始化
w1=rands(midnum,innum);
b1=rands(midnum,1);
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