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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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签到天数: 6 天 [LV.2]偶尔看看I
 |
ti<-proc.time(); D- R. y+ c% C$ r% V% I
BP_one_output<-function(input,output,m,fth,sth,w,v){
8 |5 e9 _( y8 U3 `1 M x<-input;#7*8
" N6 }7 t0 m7 I* n y<-output;#8*1,y为向量,每一元素为一个样本输出值7 |. G7 V% V- L
theta<-fth;#11*1
5 t! |; ]9 q- h: K gama<-sth;#标量
) Y( X1 v2 [2 o9 v# Q- R if(m!=length(theta)) print("阈值长度错误!")
# y& a. c3 ?3 K0 w% p4 ^" t 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
Y& ?+ [9 h; M/ M3 ]( M2 _ K<-nrow(x);#8一组样本的维数
& F9 p7 d8 ^ o7 N3 C& _9 [ J<-ncol(x);#8一共有多少组样本
4 t$ t7 P) A! O* C2 g w<-rbind(w,t(theta));#由7*11变为8*114 ^: B3 m+ s# N5 r0 d
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1 q7 F" Y- l i' ]
#定义函数f2 j7 s$ a$ w4 O" s% y
f<-function(h) 1/(1+exp(-h));1 Q6 [8 r+ X$ h0 _( e c2 Z; z
epsilon<-alpha<-0.5;
6 D, g( c3 X$ n/ } N<-0;#重复学习次数的计数
5 V9 e$ Q, O- t; t, K$ D4 B ei<-as.numeric();#记录每次迭代的平均残差平方和
: a, ?$ ~2 H8 P# ~" d+ N9 | FW<-1;
, ]& {4 j5 i0 ` s/ Y/ s while((FW/J)>=0.001){
% y3 P. Q9 b4 H0 A7 z' n4 c Z1<-t(w)%*%x;#11*8矩阵,每一列为一组样本% M9 ?8 o0 G7 p G
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, 2 y# v8 {& D4 e; {. `+ B) Z
#2 indicates columns, c(1, 2) indicates rows and columns
3 |- U5 L6 Y% E+ S. B4 Q 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7 `) Q3 h# A& z! S% G& L% @ r
D<-f(Z2);#向量,每一元素为一组样本的一个输出值
1 E9 P- D7 @2 V% P& a b<-y-D;# R% F: F5 l1 k$ L( t0 t5 g {( M
#J组样本的学习/ \6 ?# ?- M( K u& w! Z- W4 t
#向量,输出层对隐含层的权值的偏导
& H* |7 b; v- ~/ o/ D Q' F( p FW<-pFW2<-pFW2t_1<-0;: e* t/ |# O$ V# w# y
pFW1t_1<-matrix(0,nrow(w),ncol(w));#矩阵,隐含层对输入层权值的偏导& Z5 J/ }& u/ {
for(t in 1:J){ }: B6 D+ `: j- B
B3<-b[t];
) X8 P2 |- w- D9 ~- u9 G) _6 q FW<-FW+B3*B3;#标量
) M5 B1 @4 |; C O; f7 ? B2<-f(Z2[t])*(1-f(Z2[t]))*B3;#标量( J% B5 c# ]' l( T1 |6 n$ N
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6 X7 [0 T6 i" i- c( m
if(t==1) v<-v-0.5*epsilon*pFW2
1 t# J m( D8 G& z else{
2 j' m% T, l; h" k3 F/ p v<-v-0.5*epsilon*pFW2+alpha*(-0.5*epsilon*pFW2t_1);
9 S& `$ d+ e6 T5 \: y* z pFW2t_1<-pFW2;
2 s# ^3 G% ]% V- Y8 {* b! `+ A } ]+ w! |+ S# m
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. u! H' f# U1 }
pFW1<--2*x[,t]%*%t(B1)#8*11输入层对隐含层的权重偏导
; c. F$ m' i0 ~; |$ ~ c6 F) K: i; i if(t==1) w<-w-0.5*epsilon*pFW1
( i; U8 s- V1 U7 b& \ else{
5 h# g5 z* w0 Y* M, G: @% L w<-w-0.5*epsilon*pFW1+alpha*(-0.5*epsilon*pFW1t_1);' P" C% A$ C0 i- s' A8 l( d- a
pFW1t_1<-pFW1;, F4 `. B7 Y( D- t# U& K, h" M; A4 {
}' _) h& e6 m1 ]
}7 H0 {* K# }8 M- `( |& v2 B( R
N<-N+1;
, {" [( c2 v5 z9 j! S/ { ei[N]<-FW/J;
- E; d" P, Q6 D( T' K } |/ ]0 f i2 Y' o& B8 _
theta<-w[nrow(w),];#隐含层阈值
0 L: `8 ]3 P( h5 |' a gama<-v[length(v)];#输出层阈值
) h9 {% ]2 G+ {; l2 w% j w<-w[1 nrow(w)-1),];#输入层对隐含层的权重
6 t# ?7 G* M8 B7 J& Z v<-v[1 length(v)-1)];#隐含层对输出层的权重
8 S7 o' z* Z% ~, D m( K list(theta,gama,w,v,N,FW/J,ei)+ _# C* ^ o% I* e1 j w4 R
}
/ Y! r; K5 l. p( m2 Cx<-cbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7);
]5 B2 d0 `( [! [2 o- Zx<-t(x);
1 e; @& |$ p9 W6 @hidden_threshold<-runif(11);
% m! x0 y1 a8 U0 toutput_threshold<-runif(1);& r$ Y3 |# u. G- S& {/ j
w<-matrix(runif(77),7,11);0 Y* T( z' r8 v( g/ Q# y2 \5 l
v<-runif(11);
- D3 b* V+ s7 p! |/ m1 l" l5 Oresult<-BP_one_output(x,y,11,hidden_threshold,output_threshold,w,v); d8 G; `' O3 x6 O; r. d7 Q3 C
#输出0 \. }0 d, T% ]$ C9 c( W9 A
cat("\n");3 f6 B& P6 _! Z' \/ R, S$ _6 N4 a
cat("隐含层阈值theta","\n",result[[1]],"\n");
' w! @) v( b2 E! Gcat("输出层阈值gama","\n",result[[2]],"\n");
- t$ z; k" M3 U* iw<-as.matrix(result[[3]],7,11);: O; E4 T7 G+ R: z2 [) k) ?
cat("输入层对隐含层的权重w","\n");
1 x+ s) r5 k3 s4 D# }' g% {9 fw;
5 ]5 k* b7 i$ }cat("\n");
9 [8 e- A. [; \0 L3 l% jcat("隐含层对输出层的权重v","\n",result[[4]],"\n");
1 v2 g8 [6 d7 v: _cat("迭代次数N" ,"\n",result[[5]],"\n");" ~5 r* L0 M6 {( D% j1 B6 b
cat("学习误差FW","\n",result[[6]],"\n");
( D5 S- v9 ^2 _, Qcat("每次迭代的误差","\n");) S3 r! z7 R# B5 L. ^! D
plot(result[[7]],type="l",ylab="每次学习误差",xlab="反复学习的次数");
0 q, k( ^7 i& G( j8 B; Q4 C* Kproc.time()-ti
9 Q; ?' I8 Q" X; a( l |
zan
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