2020人工神经网络第一次作业-参考答案第七部分

举报
tsinghuazhuoqing 发表于 2021/12/26 00:38:19 2021/12/26
【摘要】 本文是 2020人工神经网络第一次作业 的参考答案第七部分   ➤07 第七题参考答案 1.题目分析 使用AutoEncoder对于下面样本进行压缩： ▲ 样本英文字符 ...

本文是 2020人工神经网络第一次作业 的参考答案第七部分

 

➤07 第七题参考答案

1.题目分析

使用AutoEncoder对于下面样本进行压缩：

▲ 样本英文字符

▲ 样本英文字符

说明：上面数据可以从作业文件：ABCDEFJ.TXT中获得对应的编码数据。

A = [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
B = [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
C = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
D = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
E = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
F = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
G = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
H = [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
I = [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
J = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

2.网络构成

构造AutoEncoder神经网络，其中隐层的节点数量从2 变化到20。隐层神经元传递函数为sigmoid函数，网络的输出为线性函数。

▲ 神经网络结构

▲ 神经网络结构

上述网络的Python实现请参见后面附件中：:作业1-7中的程序

3.网络训练

使用所有样本训练网络，学习速率： η = 0.2 \eta = 0.2 η=0.2。

下图显示了隐层节点从1个到10个之间网络误差随着训练步骤增加下降的情况。

可以看到隐层节点阅读，网络误差下降越快。
▲ 不同隐层节点网络训练误差收敛情况

▲ 不同隐层节点网络训练误差收敛情况

下图显示了隐层节点数量与网络在训练2000回合之后变化的情况。

由于样本只有10个，可以看到当隐层节点大于等于10之后，样本回复误差就是0了。
当隐层节点小于10的时候，网络训练误差随着节点的增加而降低。
▲ 隐层节点个数与训练误差

▲ 隐层节点个数与训练误差

4.学习速率与网络误差

根据前面实验的结果，可以看出，当隐层节点书大于等于10之后，网络的训练误差就非常接近于0了。

下面去网络的隐层节点数目等于10，考察网络学习速率对于网络误差的影响。

设置网络训练次数固定位2000次，绘制出学习速率与网络训练一次（2000周期）对应的误差，如下图所示：

▲ 学习速率与网络误差

▲ 学习速率与网络误差

从上面的结果看出，学习速率在0.1 ~ 0.2之间，网络学习效果最好。


 

➤※ 作业1-7中的程序

 

➤※ 作业程序

1.作业1-7的主程序

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#============================================================
# HW17BP.PY                    -- by Dr. ZhuoQing 2020-11-19
#
# Note:
#============================================================

from headm import *
from bp1sigmoid                import *

A = [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
B = [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
C = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
D = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
E = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
F = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
G = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
H = [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
I = [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
J = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

x_train = array([A,B,C,D,E,F,G,H,I,J])
y_train = x_train.T

#------------------------------------------------------------

#------------------------------------------------------------
# Define the training
DISP_STEP           = 100

#------------------------------------------------------------
pltgif = PlotGIF()

y1dim = []
y2dim = []
y3dim = []
y4dim = []

#------------------------------------------------------------
def train(X, Y, num_iterations, learning_rate, print_cost=False, Hn=10):
    n_x = X.shape[1]
    n_y = n_x
    n_h = Hn

    lr = learning_rate

    parameters = initialize_parameters(n_x, n_h, n_y)
    XX,YY = x_train, y_train #shuffledata(x_train, y_train)

    costdim = []

    for i in range(0, num_iterations):
        A2, cache = forward_propagate(XX, parameters)
        cost = calculate_cost(A2, YY, parameters)
        grads = backward_propagate(parameters, cache, XX, YY)
        parameters = update_parameters(parameters, grads, lr)

        if print_cost and i % DISP_STEP == 0:
            printf('Cost after iteration:%i: %f'%(i, cost))
            costdim.append(cost)

    return parameters, costdim

#------------------------------------------------------------
cost_dim = []
Hn_dim = []
Err_dim = []

for i in linspace(0.01, 0.5, 100):
    Hn = i + 1
    parameter,costdim = train(x_train, y_train, 2000, i, True, 10)

    cost_dim.append(costdim)
    Hn_dim.append(i)
    Err_dim.append(costdim[-1])

    tspsave('data', costdim = cost_dim, Hndim=Hn_dim, err=Err_dim)

plt.plot(Hn_dim, Err_dim)
plt.xlabel("Learning Rate")
plt.ylabel("Error")
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : HW17BP.PY
#============================================================

  
 
    
  
  • 1
    • 
  
  • 2
    • 
  
  • 3
    • 
  
  • 4
    • 
  
  • 5
    • 
  
  • 6
    • 
  
  • 7
    • 
  
  • 8
    • 
  
  • 9
    • 
  
  • 10
    • 
  
  • 11
    • 
  
  • 12
    • 
  
  • 13
    • 
  
  • 14
    • 
  
  • 15
    • 
  
  • 16
    • 
  
  • 17
    • 
  
  • 18
    • 
  
  • 19
    • 
  
  • 20
    • 
  
  • 21
    • 
  
  • 22
    • 
  
  • 23
    • 
  
  • 24
    • 
  
  • 25
    • 
  
  • 26
    • 
  
  • 27
    • 
  
  • 28
    • 
  
  • 29
    • 
  
  • 30
    • 
  
  • 31
    • 
  
  • 32
    • 
  
  • 33
    • 
  
  • 34
    • 
  
  • 35
    • 
  
  • 36
    • 
  
  • 37
    • 
  
  • 38
    • 
  
  • 39
    • 
  
  • 40
    • 
  
  • 41
    • 
  
  • 42
    • 
  
  • 43
    • 
  
  • 44
    • 
  
  • 45
    • 
  
  • 46
    • 
  
  • 47
    • 
  
  • 48
    • 
  
  • 49
    • 
  
  • 50
    • 
  
  • 51
    • 
  
  • 52
    • 
  
  • 53
    • 
  
  • 54
    • 
  
  • 55
    • 
  
  • 56
    • 
  
  • 57
    • 
  
  • 58
    • 
  
  • 59
    • 
  
  • 60
    • 
  
  • 61
    • 
  
  • 62
    • 
  
  • 63
    • 
  
  • 64
    • 
  
  • 65
    • 
  
  • 66
    • 
  
  • 67
    • 
  
  • 68
    • 
  
  • 69
    • 
  
  • 70
    • 
  
  • 71
    • 
  
  • 72
    • 
  
  • 73
    • 
  
  • 74
    • 
  
  • 75
    • 
  
  • 76
    • 
  
  • 77
    • 
  
  • 78
    • 
  
  • 79
    • 
  
  • 80
    • 
  
  • 81
    • 
  
  • 82
    • 
  
  • 83
    • 
  
  • 84
    • 
  
  • 85
    • 
  
  • 86
    • 
  
  • 87
    • 
  
  • 88
    • 
  
  • 89
    •

2.BP网络子程序

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#============================================================
# BP1SIGMOID.PY                    -- by Dr. ZhuoQing 2020-11-17
#
# Note:
#============================================================

from headm import *

#------------------------------------------------------------
# Samples data construction

random.seed(int(time.time()))

#------------------------------------------------------------
def shuffledata(X, Y):
    id = list(range(X.shape[0]))
    random.shuffle(id)
    return X[id], (Y.T[id]).T

#------------------------------------------------------------
# Define and initialization NN
def initialize_parameters(n_x, n_h, n_y):
    W1 = random.randn(n_h, n_x) * 0.5          # dot(W1,X.T)
    W2 = random.randn(n_y, n_h) * 0.5          # dot(W2,Z1)
    b1 = zeros((n_h, 1))                       # Column vector
    b2 = zeros((n_y, 1))                       # Column vector

    parameters = {'W1':W1,
                  'b1':b1,
                  'W2':W2,
                  'b2':b2}

    return parameters

#------------------------------------------------------------
# Forward propagattion
# X:row->sample;
# Z2:col->sample
def forward_propagate(X, parameters):
    W1 = parameters['W1']
    b1 = parameters['b1']
    W2 = parameters['W2']
    b2 = parameters['b2']

    Z1 = dot(W1, X.T) + b1                    # X:row-->sample; Z1:col-->sample
    A1 = 1/(1+exp(-Z1))

    Z2 = dot(W2, A1) + b2                     # Z2:col-->sample
    A2 = Z2                                   # Linear output

    cache = {'Z1':Z1,
             'A1':A1,
             'Z2':Z2,
             'A2':A2}
    return Z2, cache

#------------------------------------------------------------
# Calculate the cost
# A2,Y: col->sample
def calculate_cost(A2, Y, parameters):
    err = [x1-x2 for x1,x2 in zip(A2.T, Y.T)]
    cost = [dot(e,e) for e in err]
    return mean(cost)

#------------------------------------------------------------
# Backward propagattion
def backward_propagate(parameters, cache, X, Y):
    m = X.shape[0]                  # Number of the samples

    W1 = parameters['W1']
    W2 = parameters['W2']
    A1 = cache['A1']
    A2 = cache['A2']

    dZ2 = (A2 - Y)
    dW2 = dot(dZ2, A1.T) / m
    db2 = sum(dZ2, axis=1, keepdims=True) / m

    dZ1 = dot(W2.T, dZ2) * (A1 * (1-A1))
    dW1 = dot(dZ1, X) / m
    db1 = sum(dZ1, axis=1, keepdims=True) / m

    grads = {'dW1':dW1,
             'db1':db1,
             'dW2':dW2,
             'db2':db2}

    return grads

#------------------------------------------------------------
# Update the parameters
def update_parameters(parameters, grads, learning_rate):
    W1 = parameters['W1']
    b1 = parameters['b1']
    W2 = parameters['W2']
    b2 = parameters['b2']

    dW1 = grads['dW1']
    db1 = grads['db1']
    dW2 = grads['dW2']
    db2 = grads['db2']

    W1 = W1 - learning_rate * dW1
    W2 = W2 - learning_rate * dW2
    b1 = b1 - learning_rate * db1
    b2 = b2 - learning_rate * db2

    parameters = {'W1':W1,
                  'b1':b1,
                  'W2':W2,
                  'b2':b2}

    return parameters

#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : BP1SIGMOID.PY
#============================================================

  
 
    
  
  • 1
    • 
  
  • 2
    • 
  
  • 3
    • 
  
  • 4
    • 
  
  • 5
    • 
  
  • 6
    • 
  
  • 7
    • 
  
  • 8
    • 
  
  • 9
    • 
  
  • 10
    • 
  
  • 11
    • 
  
  • 12
    • 
  
  • 13
    • 
  
  • 14
    • 
  
  • 15
    • 
  
  • 16
    • 
  
  • 17
    • 
  
  • 18
    • 
  
  • 19
    • 
  
  • 20
    • 
  
  • 21
    • 
  
  • 22
    • 
  
  • 23
    • 
  
  • 24
    • 
  
  • 25
    • 
  
  • 26
    • 
  
  • 27
    • 
  
  • 28
    • 
  
  • 29
    • 
  
  • 30
    • 
  
  • 31
    • 
  
  • 32
    • 
  
  • 33
    • 
  
  • 34
    • 
  
  • 35
    • 
  
  • 36
    • 
  
  • 37
    • 
  
  • 38
    • 
  
  • 39
    • 
  
  • 40
    • 
  
  • 41
    • 
  
  • 42
    • 
  
  • 43
    • 
  
  • 44
    • 
  
  • 45
    • 
  
  • 46
    • 
  
  • 47
    • 
  
  • 48
    • 
  
  • 49
    • 
  
  • 50
    • 
  
  • 51
    • 
  
  • 52
    • 
  
  • 53
    • 
  
  • 54
    • 
  
  • 55
    • 
  
  • 56
    • 
  
  • 57
    • 
  
  • 58
    • 
  
  • 59
    • 
  
  • 60
    • 
  
  • 61
    • 
  
  • 62
    • 
  
  • 63
    • 
  
  • 64
    • 
  
  • 65
    • 
  
  • 66
    • 
  
  • 67
    • 
  
  • 68
    • 
  
  • 69
    • 
  
  • 70
    • 
  
  • 71
    • 
  
  • 72
    • 
  
  • 73
    • 
  
  • 74
    • 
  
  • 75
    • 
  
  • 76
    • 
  
  • 77
    • 
  
  • 78
    • 
  
  • 79
    • 
  
  • 80
    • 
  
  • 81
    • 
  
  • 82
    • 
  
  • 83
    • 
  
  • 84
    • 
  
  • 85
    • 
  
  • 86
    • 
  
  • 87
    • 
  
  • 88
    • 
  
  • 89
    • 
  
  • 90
    • 
  
  • 91
    • 
  
  • 92
    • 
  
  • 93
    • 
  
  • 94
    • 
  
  • 95
    • 
  
  • 96
    • 
  
  • 97
    • 
  
  • 98
    • 
  
  • 99
    • 
  
  • 100
    • 
  
  • 101
    • 
  
  • 102
    • 
  
  • 103
    • 
  
  • 104
    • 
  
  • 105
    • 
  
  • 106
    • 
  
  • 107
    • 
  
  • 108
    • 
  
  • 109
    • 
  
  • 110
    • 
  
  • 111
    • 
  
  • 112
    • 
  
  • 113
    • 
  
  • 114
    • 
  
  • 115
    • 
  
  • 116
    • 
  
  • 117
    • 
  
  • 118
    • 
  
  • 119
    •

文章来源: zhuoqing.blog.csdn.net，作者：卓晴，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：zhuoqing.blog.csdn.net/article/details/109830470

【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章，如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱： cloudbbs@huaweicloud.com
神经网络
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论（0）

0/1000
抱歉，系统识别当前为高风险访问，暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称，即可参与社区互动！

*长度不超过10个汉字或20个英文字符，设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符，设置后3个月内不可修改。

确认 取消

加入云驻计划，成为创作者

  • 华为云周边好礼
  • 免费体验产品
  • 特殊身份标识
  • 线下官方门票
  • 内部专家零距离
  • 与10000+优质创作者共同成长
立即加入