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升级   57.89% TA的每日心情 | 开心 2014-6-23 23:18 |
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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[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
' 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[1 nrow(w)-1),];#输入层对隐含层的权重
) _ t# L7 l- e/ ~1 t- j/ U0 T v<-v[1 length(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: ]
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zan
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