QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 18452|回复: 5
打印 上一主题 下一主题

神经网络在R语言 实现

[复制链接]
字体大小: 正常 放大
haviet        

2

主题

4

听众

60

积分

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

    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2011-9-13 20:25 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    ti<-proc.time()
    5 Z5 m& L+ n8 {; CBP_one_output<-function(input,output,m,fth,sth,w,v){
    7 y, _7 X' l" e. p6 d  x4 y4 [        x<-input;#7*8; W: |. H! C! D# u: e
            y<-output;#8*1,y为向量,每一元素为一个样本输出值
    * f  G7 `% g1 y! P1 a: g        theta<-fth;#11*1
    3 S5 [# i7 m5 A. _& s        gama<-sth;#标量
    7 q* S% }% t1 s9 f* B        if(m!=length(theta)) print("阈值长度错误!")+ O' g3 B; x; d. ~' e6 |7 {. E/ k
            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4 b- I$ m: d0 s: v- I3 A4 ^! y
            K<-nrow(x);#8一组样本的维数2 o3 A# J. L; Q1 Q
            J<-ncol(x);#8一共有多少组样本% {- m- a  ?5 B
            w<-rbind(w,t(theta));#由7*11变为8*118 P! [  P3 W* t' p4 G
            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
    : A- t8 w) D* D1 c#定义函数f
    & r+ A2 \) `' L% r5 m& q( I        f<-function(h) 1/(1+exp(-h));
    6 Z/ t% j$ U# M& k, f; C        epsilon<-alpha<-0.5;# T; Y% R+ ]2 C1 w6 I: r6 M
            N<-0;#重复学习次数的计数2 n4 l1 r( G7 Z6 ?6 Q. J: k8 y- T
            ei<-as.numeric();#记录每次迭代的平均残差平方和
    9 F$ n5 u! s5 V        FW<-1;
    / _  Q8 Q1 W+ l6 J- L( v        while((FW/J)>=0.001){$ x: G5 U2 t6 p. Q, X
                    Z1<-t(w)%*%x;#11*8矩阵,每一列为一组样本  k8 l* e& y# g! }+ o# d
                    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, ) M! H( j4 A9 ]7 O
                                                                                            #2 indicates columns, c(1, 2) indicates rows and columns8 E3 A8 ^8 G  F" u$ j1 ~9 m
                    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& t7 ?$ m* }8 J( B# X3 _" p& ]# E
                    D<-f(Z2);#向量,每一元素为一组样本的一个输出值! P; J  C! N6 w* ^, Z
                    b<-y-D;
    ( K. ^* [0 o, H: S' D' t                #J组样本的学习
    $ _/ u; ]* L% ^. H) r                #向量,输出层对隐含层的权值的偏导
    ' i2 e) Y5 D" c1 x8 Z! [) W                FW<-pFW2<-pFW2t_1<-0;
    1 O  u( ]. Q5 z                pFW1t_1<-matrix(0,nrow(w),ncol(w));#矩阵,隐含层对输入层权值的偏导% O" B6 ~, p8 p/ d
                    for(t in 1:J){3 R6 d; I" I7 ?
                            B3<-b[t];0 I! L3 ]3 k5 M6 }7 S% {+ Q# Z
                            FW<-FW+B3*B3;#标量
    7 D8 t2 v. k( |6 ]% A+ F                        B2<-f(Z2[t])*(1-f(Z2[t]))*B3;#标量
    / p3 M, `. g3 \( v+ ^* S2 g                        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
    7 o& [1 d: ^) w; v$ l: N                        if(t==1) v<-v-0.5*epsilon*pFW2$ ~2 _/ n* o( ?! @- n3 r: X+ p
                            else{( a4 J8 p* q+ x! }0 Y1 u1 T* j# D
                                    v<-v-0.5*epsilon*pFW2+alpha*(-0.5*epsilon*pFW2t_1);
    $ l7 U9 d) e  M                                pFW2t_1<-pFW2;1 W6 d* r7 j9 W& C! z
                            }
    8 E6 T) Y5 y2 A, x                        B1<-diag(f(Z1[,t])*(1-f(Z1[,t])))%*%v[1length(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
    ' v* w( G" a2 n; o6 Y7 V; Q                        pFW1<--2*x[,t]%*%t(B1)#8*11输入层对隐含层的权重偏导& c$ S1 I5 p8 U6 u5 E9 |% b
                            if(t==1) w<-w-0.5*epsilon*pFW1
    8 _+ J+ H  G4 {+ @: U- ]* M2 a$ a                        else{+ I4 y/ C) ~7 Y
                                    w<-w-0.5*epsilon*pFW1+alpha*(-0.5*epsilon*pFW1t_1);
    . c: m+ |7 U, ^; x" U9 |6 v                                pFW1t_1<-pFW1;2 P0 M$ ^0 f: {3 z: |# a
                            }
    : {( V6 c; _' [                }
    % h  T  r4 `) T                N<-N+1;& X) O% p0 X1 O" u, ^
                    ei[N]<-FW/J;
    ! w8 p; L5 v& `" g& k7 t        }
    1 d  `: y6 K8 [- `: _        theta<-w[nrow(w),];#隐含层阈值( L* L$ ?$ e, q9 `* H# i9 y
            gama<-v[length(v)];#输出层阈值
    : ~. V% [1 `) ]3 R) C0 B$ F        w<-w[1nrow(w)-1),];#输入层对隐含层的权重
    ) _  t# L7 l- e/ ~1 t- j/ U0 T        v<-v[1length(v)-1)];#隐含层对输出层的权重# E. _* |/ `$ t3 }1 K0 ?1 l6 ?
            list(theta,gama,w,v,N,FW/J,ei)) X% V6 q1 k  R( B- R: b
    }5 M0 G' U8 ~# L# p! Q0 O
    x<-cbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7);
    : F& ~  r: `# D: lx<-t(x);3 X0 w2 K* _2 I, [  M7 `+ \% ?
    hidden_threshold<-runif(11);7 _0 L  G6 r  h8 Z3 S& _' m
    output_threshold<-runif(1);+ O- x% K6 a1 W# _. j
    w<-matrix(runif(77),7,11);
    0 \/ f) \. ]" f, sv<-runif(11);8 @* x, \! m% |1 f( V
    result<-BP_one_output(x,y,11,hidden_threshold,output_threshold,w,v);
    ( x% v; H  N/ C9 c4 d#输出* f$ M2 Q, b9 ]9 ?/ V- o7 J9 D
    cat("\n");
    ! t7 }7 x. Y, ], \: I' W: m. Qcat("隐含层阈值theta","\n",result[[1]],"\n");
    & Y! b7 b' \  M* A( Wcat("输出层阈值gama","\n",result[[2]],"\n");
    ; b. }6 G2 Z5 d3 O: p9 g% J$ R3 cw<-as.matrix(result[[3]],7,11);3 L. y2 I" V7 @" x1 Z8 j
    cat("输入层对隐含层的权重w","\n");" {' }: [2 D3 u% `2 g! v
    w;% f" O) h, v' z9 c4 O; w  Z5 k
    cat("\n");
    $ y& u# Z( k2 i$ \cat("隐含层对输出层的权重v","\n",result[[4]],"\n");
    # s0 N, d! @* R! b( Hcat("迭代次数N" ,"\n",result[[5]],"\n");
    5 c$ n( U  C4 H' M/ e2 ]' ^cat("学习误差FW","\n",result[[6]],"\n");
    / R! M" i3 {' U3 r- h& }1 x8 _  Mcat("每次迭代的误差","\n");
    8 Y' b0 v- L4 M6 z9 Aplot(result[[7]],type="l",ylab="每次学习误差",xlab="反复学习的次数");
    $ J; _# C) q/ o0 g+ n: L5 Gproc.time()-ti: g7 U( V/ r3 ?- z/ y+ z% G: ]
    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信

    0

    主题

    4

    听众

    50

    积分

    升级  47.37%

    该用户从未签到

    回复

    使用道具 举报

    Esmtih        

    0

    主题

    4

    听众

    9

    积分

    升级  4.21%

  • TA的每日心情
    难过
    2011-11-8 08:33
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    回复

    使用道具 举报

    黄窗帘        

    0

    主题

    4

    听众

    28

    积分

    升级  24.21%

    该用户从未签到

    回复

    使用道具 举报

    凌chers        

    0

    主题

    4

    听众

    34

    积分

    升级  30.53%

  • TA的每日心情

    2012-8-30 18:07
  • 签到天数: 10 天

    [LV.3]偶尔看看II

    群组学术交流A

    回复

    使用道具 举报

    2

    主题

    9

    听众

    52

    积分

    升级  49.47%

  • TA的每日心情
    开心
    2016-6-22 08:37
  • 签到天数: 14 天

    [LV.3]偶尔看看II

    自我介绍
    多次国赛获奖,研究生数学建模获得国家奖

    社区QQ达人

    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2025-7-26 19:10 , Processed in 0.645527 second(s), 79 queries .

    回顶部