- 在线时间
- 5 小时
- 最后登录
- 2014-6-23
- 注册时间
- 2011-9-13
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 101 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 60
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 68
- 主题
- 2
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 1
升级   57.89% TA的每日心情 | 开心 2014-6-23 23:18 |
---|
签到天数: 6 天 [LV.2]偶尔看看I
 |
ti<-proc.time(), \4 E( n( f' C3 S9 P
BP_one_output<-function(input,output,m,fth,sth,w,v){' V% F6 }* C7 C9 H: {
x<-input;#7*8
# K4 w0 {6 f( j y<-output;#8*1,y为向量,每一元素为一个样本输出值( _! T: W* c$ x8 R' [7 u
theta<-fth;#11*1! ?) f3 W" x8 |5 @9 a( d2 h! W
gama<-sth;#标量4 y0 L, W9 f$ }2 q% w
if(m!=length(theta)) print("阈值长度错误!")
& l' H! I7 {% E- `2 }- W x<-rbind(x,t(rep(-1,ncol(x))));#8*8导致x的最后一列为阈值theta的权重
2 u0 A3 S+ V: l K<-nrow(x);#8一组样本的维数
$ N; i- J6 a& ?4 x7 F/ s) Y J<-ncol(x);#8一共有多少组样本
4 Y+ H& I/ k6 K- E, J4 X' d w<-rbind(w,t(theta));#由7*11变为8*11
" s: ]6 Q9 I( A v<-c(v,gama);#由11变为12,但请记住:在隐含层增加一个值为-1的节点,但与输入层并未连接
& w; c) _" f6 N6 d3 c#定义函数f6 g5 l; @& M" y6 z9 }
f<-function(h) 1/(1+exp(-h));( o9 _7 c7 {2 Q6 s' a0 Y% l
epsilon<-alpha<-0.5; ^ J' @4 O3 W9 j( T, l
N<-0;#重复学习次数的计数) k2 c5 [; r4 W: a4 X
ei<-as.numeric();#记录每次迭代的平均残差平方和
3 e; u" O, A. a2 T; W FW<-1;4 ~/ f# v- w2 g7 e$ v: d
while((FW/J)>=0.001){
! e. _# W. t/ v, P; B- i Z1<-t(w)%*%x;#11*8矩阵,每一列为一组样本
& ]! A; @. U3 _ Y1<-apply(Z1,c(1,2),f);#11*8矩阵,每一列为一组样本在隐含层的值, a matrix 1 indicates rows, * j1 x9 E5 h: D+ R6 K
#2 indicates columns, c(1, 2) indicates rows and columns
/ L0 @' z: Y2 z$ k \8 @% p) F Z2<-t(v)%*%rbind(Y1,t(rep(-1,ncol(Y1))));#8*1向量,每个元素为隐含层对输出层的加权值0 w' z2 }. S6 M. [
D<-f(Z2);#向量,每一元素为一组样本的一个输出值
4 A' L$ p+ ]7 s* z- X$ ]* q# ?) f b<-y-D;
7 K, d8 Z# i5 R& _* t" C1 w4 B* t #J组样本的学习/ j1 I2 n+ k4 w. c% l, t- G0 f
#向量,输出层对隐含层的权值的偏导) o8 n4 o7 ^! u! F
FW<-pFW2<-pFW2t_1<-0;. K/ b* N- \) @1 ]
pFW1t_1<-matrix(0,nrow(w),ncol(w));#矩阵,隐含层对输入层权值的偏导
2 K- |% T4 O" t l# q for(t in 1:J){
& w7 M6 Y% W! ^& w" @8 \2 w3 O B3<-b[t];
4 A8 M, ] c6 X! k! J FW<-FW+B3*B3;#标量, |, t4 C5 E/ L8 P! s& j
B2<-f(Z2[t])*(1-f(Z2[t]))*B3;#标量
3 Z* k8 j M& n. a+ a pFW2<--2*c(Y1[,t],-1)*B2;#12*1向量隐含层对输出层的权重偏导,此时多了一个阈值项
1 g3 C! e0 F& T& ?3 r6 q if(t==1) v<-v-0.5*epsilon*pFW2' a* |) L7 ^4 Q* V, x
else{
7 F! Y4 y C! A$ v% Q9 x6 } v<-v-0.5*epsilon*pFW2+alpha*(-0.5*epsilon*pFW2t_1);/ o4 t" q; v a V1 l8 o7 u
pFW2t_1<-pFW2;
* D2 Z6 U8 Y$ m" ^. F! W5 j) M }* ?9 E, S \) S, v8 K
B1<-diag(f(Z1[,t])*(1-f(Z1[,t])))%*%v[1 length(v)-1)]*B2;#11*1隐含层多出来的一个节点即阈值节点并未与输入层相连. a8 }+ b" Y0 b. b
pFW1<--2*x[,t]%*%t(B1)#8*11输入层对隐含层的权重偏导
; m/ ]7 t, G( c# E* k5 a if(t==1) w<-w-0.5*epsilon*pFW1# x0 ?( H( x0 U& x6 R1 W. i% E
else{* U7 M9 y; l6 o6 L1 A9 Z
w<-w-0.5*epsilon*pFW1+alpha*(-0.5*epsilon*pFW1t_1);5 {6 P$ n0 c+ R: W: L: x
pFW1t_1<-pFW1;
& K2 H9 g: n+ @ }0 R7 @( y" g' Q8 [, i8 o/ T8 c
}# S N" R# g% A [1 J( o0 F
N<-N+1;
1 X* U* b. d( U9 p- Z! j/ q ei[N]<-FW/J;: n3 H) k6 x- A' b: o; N3 e
}
0 T. j7 j% Q; @4 t% }+ i- z3 q theta<-w[nrow(w),];#隐含层阈值- {0 c* |( ?; P( n
gama<-v[length(v)];#输出层阈值
3 c: Y6 M7 m, l1 x* Q( U3 R w<-w[1 nrow(w)-1),];#输入层对隐含层的权重
h0 C3 n- ~, d v<-v[1 length(v)-1)];#隐含层对输出层的权重
0 s' g+ F. x0 G/ d, R3 G list(theta,gama,w,v,N,FW/J,ei)
1 }, z, V, M6 W3 h}
6 q' c, i* P. R, M6 d2 i0 Ax<-cbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7);2 G& v# s/ k. ^. D
x<-t(x);( p3 G0 O# U0 E. z& I
hidden_threshold<-runif(11);
! |4 O! d. n! T1 _1 f1 _" Doutput_threshold<-runif(1);2 F7 k9 _; X$ ]) Y" Q. D# S+ g
w<-matrix(runif(77),7,11);
# y$ D, g, ]$ X* ~2 _( r5 I( X9 Lv<-runif(11);3 i: d* ^. y, H9 @, r
result<-BP_one_output(x,y,11,hidden_threshold,output_threshold,w,v);* ?/ q$ Y9 t# R; z3 ^1 L, o
#输出* f$ u- Z/ V* u' A+ ^. I
cat("\n");- j; e' ]( z( q1 X
cat("隐含层阈值theta","\n",result[[1]],"\n");/ _ J7 ^8 c( s, B1 {
cat("输出层阈值gama","\n",result[[2]],"\n");0 y6 U2 Y- N% q# h
w<-as.matrix(result[[3]],7,11);( }4 m/ Y Z# z7 P
cat("输入层对隐含层的权重w","\n");
, K, a- X6 ^+ v, Nw;! ]& a ?5 n: a+ H1 k; D' O
cat("\n");
' v4 E, s$ v, G- k5 Wcat("隐含层对输出层的权重v","\n",result[[4]],"\n");
: G3 |7 [ ^$ t* j! p, M, Lcat("迭代次数N" ,"\n",result[[5]],"\n");# A( q6 L" b4 L/ O- N7 F
cat("学习误差FW","\n",result[[6]],"\n");
: {( r' `2 S3 N8 S/ w+ ?cat("每次迭代的误差","\n");) P% W$ t4 T: ^& e
plot(result[[7]],type="l",ylab="每次学习误差",xlab="反复学习的次数");
, w2 c+ N+ U2 h9 \+ Lproc.time()-ti% z, f1 u* P4 n; V5 @3 _
|
zan
|