神经网络在R语言 实现

haviet

ti<-proc.time()
. e) ?# t' n; A9 |: x, ?. r9 WBP_one_output<-function(input,output,m,fth,sth,w,v){
- ^, }' R7 o: s- q6 j7 s        x<-input;#7*8
        y<-output;#8*1，y为向量，每一元素为一个样本输出值
$ L- ^& N5 g& l. W/ h* a        theta<-fth;#11*1
/ S2 P( P2 l9 u  \; y2 b! W        gama<-sth;#标量
) l0 a& s9 T$ f: [4 `* {- ^0 x        if(m!=length(theta)) print("阈值长度错误！")
6 m9 A8 E8 C5 Y: j3 Y; L        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
        K<-nrow(x);#8一组样本的维数
* c; v! `& }9 \" l/ _4 Z) {( h        J<-ncol(x);#8一共有多少组样本
0 s3 Q" T; ]9 Q& f        w<-rbind(w,t(theta));#由7*11变为8*11
) ~  N2 Q$ D$ z' Z$ W/ C. i& x        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
: j$ Z1 X! M5 p#定义函数f
/ t0 H) q! _: n        f<-function(h) 1/(1+exp(-h));
        epsilon<-alpha<-0.5;
        N<-0;#重复学习次数的计数
* U5 l9 i: R3 h" |$ S        ei<-as.numeric();#记录每次迭代的平均残差平方和
        FW<-1;
        while((FW/J)>=0.001){
                Z1<-t(w)%*%x;#11*8矩阵，每一列为一组样本
                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,
- C7 L% @' c7 L" B                                                                                        #2 indicates columns, c(1, 2) indicates rows and columns
# G9 w$ W4 m1 a! {0 Z' G# \                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
                D<-f(Z2);#向量，每一元素为一组样本的一个输出值
                b<-y-D;
7 y& L# p# }# Z+ ^& `                #J组样本的学习
+ F: A4 X5 q+ o; t9 u  Q6 x                #向量，输出层对隐含层的权值的偏导
                FW<-pFW2<-pFW2t_1<-0;
! Z# J& j4 V5 B6 a0 a                pFW1t_1<-matrix(0,nrow(w),ncol(w));#矩阵，隐含层对输入层权值的偏导
                for(t in 1:J){
                        B3<-b[t];
                        FW<-FW+B3*B3;#标量
5 f5 e( t, I% N. o% t; ~3 P& L1 V                        B2<-f(Z2[t])*(1-f(Z2[t]))*B3;#标量
- H; g6 D0 Z5 b% e! y+ r9 S4 a) P* d                        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
. O5 V- x3 k* F$ n& o% G: N                        if(t==1) v<-v-0.5*epsilon*pFW2
                        else{
: R6 N6 ?: N" A" ?$ [                                v<-v-0.5*epsilon*pFW2+alpha*(-0.5*epsilon*pFW2t_1);
                                pFW2t_1<-pFW2;
                        }
& |) A! w2 j# L* `2 E1 R) B; t                        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
+ Z' z* D1 o9 J5 p+ Z3 V                        pFW1<--2*x[,t]%*%t(B1)#8*11输入层对隐含层的权重偏导
                        if(t==1) w<-w-0.5*epsilon*pFW1
                        else{
                                w<-w-0.5*epsilon*pFW1+alpha*(-0.5*epsilon*pFW1t_1);
                                pFW1t_1<-pFW1;
                        }
, I8 l( R$ \1 \/ y: M+ i* U7 A                }
                N<-N+1;
                ei[N]<-FW/J;
( Z- a4 X6 @. a+ y, n        }
        theta<-w[nrow(w),];#隐含层阈值
; }% W. h) N+ W" K% y        gama<-v[length(v)];#输出层阈值
$ }" g. l- M  N% n# D2 [% A        w<-w[1nrow(w)-1),];#输入层对隐含层的权重
# [7 S5 H9 ]* f) u, U5 @: M        v<-v[1length(v)-1)];#隐含层对输出层的权重
        list(theta,gama,w,v,N,FW/J,ei)
" k3 ?7 \$ Q# q% ~}
x<-cbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7);
, K' `1 W7 y- w: L$ ~x<-t(x);
" @$ m4 W3 C: m+ Y- Lhidden_threshold<-runif(11);
: S7 N) g5 e5 T% t$ @0 Y# Qoutput_threshold<-runif(1);
w<-matrix(runif(77),7,11);
, c% n6 a4 `! `( y+ e; @v<-runif(11);
, F' J1 w3 l* u7 l, V8 T4 S0 Nresult<-BP_one_output(x,y,11,hidden_threshold,output_threshold,w,v);
#输出
cat("\n");
cat("隐含层阈值theta","\n",result[[1]],"\n");
cat("输出层阈值gama","\n",result[[2]],"\n");
w<-as.matrix(result[[3]],7,11);
cat("输入层对隐含层的权重w","\n");
! y7 D: m. `; M; b" Fw;
0 R6 K6 e. M+ \! rcat("\n");
$ }: U. @' E" c0 z. H5 ]cat("隐含层对输出层的权重v","\n",result[[4]],"\n");
# R( [# ]+ x6 w" r! icat("迭代次数N" ,"\n",result[[5]],"\n");
cat("学习误差FW","\n",result[[6]],"\n");
cat("每次迭代的误差","\n");
' B! v3 T+ k- q. {( M& Aplot(result[[7]],type="l",ylab="每次学习误差",xlab="反复学习的次数");
: y" n7 O8 R7 ?- l' V' T% qproc.time()-ti

廷植斌_972

支持~~顶顶~~~

Esmtih

运行不了啊？

黄窗帘

就看看，不说话。

凌chers

能不能解释一下呢？

兰竹李乐

这牛逼的你自己编的吗