如何使用 Python 堆实现深度置信网络算法？

2023-04-11 00:00:00 算法 置信 如何使用

深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种由多层限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBMs）构成的深度神经网络，它可以用于特征提取和分类任务。

在 Python 中，我们可以使用 heapq 模块来实现堆。具体步骤如下：

  1. 导入 heapq 模块和 numpy 库。
import heapq
import numpy as np
  1. 定义 RBM 类，包括初始化方法和训练方法。在初始化方法中，我们需要指定 RBM 的可见层和隐藏层的大小、学习速率和迭代次数；在训练方法中，我们需要使用 CD k 算法来训练 RBM。
class RBM:
    def __init__(self, visible_size, hidden_size, learning_rate=0.1, n_epochs=100):
        self.visible_size = visible_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.learning_rate = learning_rate
        self.n_epochs = n_epochs
        self.W = np.random.normal(0, 0.01, (visible_size, hidden_size))
        self.b = np.zeros(visible_size)
        self.c = np.zeros(hidden_size)

    def train(self, X):
        for epoch in range(self.n_epochs):
            for i in range(X.shape[0]):
                # Positive phase
                v0 = X[i]
                h0 = self.sigmoid(np.dot(v0, self.W) + self.c)

                # Negative phase
                hk = h0
                for k in range(10):
                    vk = self.sigmoid(np.dot(hk, self.W.T) + self.b)
                    hk = self.sigmoid(np.dot(vk, self.W) + self.c)

                # Update weights and biases
                dW = np.outer(v0, h0) - np.outer(vk, hk)
                db = v0 - vk
                dc = h0 - hk
                self.W += self.learning_rate * dW
                self.b += self.learning_rate * db
                self.c += self.learning_rate * dc

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
  1. 定义 DBN 类，包括初始化方法和预测方法。在初始化方法中，我们需要指定 DBN 的层数、每层的可见层和隐藏层的大小、学习速率和迭代次数；在预测方法中，我们需要使用逐层贪婪算法来预测样本的类别。
class DBN:
    def __init__(self, layer_sizes, learning_rate=0.1, n_epochs=100):
        self.layer_sizes = layer_sizes
        self.learning_rate = learning_rate
        self.n_epochs = n_epochs
        self.rbms = []
        for i in range(len(layer_sizes) - 1):
            rbm = RBM(layer_sizes[i], layer_sizes[i + 1], learning_rate, n_epochs)
            self.rbms.append(rbm)

    def train(self, X):
        for i in range(len(self.rbms)):
            rbm = self.rbms[i]
            rbm.train(X)
            X = self.sigmoid(np.dot(X, rbm.W) + rbm.c)

    def predict(self, X):
        for i in range(len(self.rbms)):
            rbm = self.rbms[i]
            X = self.sigmoid(np.dot(X, rbm.W) + rbm.c)
        return np.argmax(X, axis=1)

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))
  1. 用 DBN 来训练和预测某个数据集。在这个例子中，我们使用 sklearn.datasets 中的 iris 数据集作为范例。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

dbn = DBN([4, 10, 10, 3])
dbn.train(X_train)
y_pred = dbn.predict(X_test)
print(accuracy_score(y_test, y_pred))

完整代码如下：

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