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数学之路(三)-机器学习(3)-机器学习算法-神经网络[21]

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-09-10  浏览:18次
数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-神经网络[21]

针对上节的风景图片分类,我们也可以使用多层感知器的神经网络

我们将样本图片分块提取特征,然后这些特征做为样本所属类的输入,训练的输出目标我们使用下面的矩阵来表示

[0,0,1]

[0,1,0]

[1,0,0]

第一行表示第一类,以此类推,最后一行表示最后一类

整理输入样本与输出目标的代码如下:

#x和d样本初始化
train_x =[]
d=[]
sp_d=[]
sp_d.append([0,0,1])
sp_d.append([0,1,0])
sp_d.append([1,0,0])
#读取图片
for ii in xrange(1,4):
    for jj in xrange(1,3):
        fn='p'+str(ii)+'-'+str(jj)+'.jpg'
        pictz=readpic(fn)
        train_x.append(pictz)
        d.append(sp_d[ii-1])


myinput=np.array(train_x) 
mytarget=np.array(d)
mymax=np.max(myinput)
训练完成,我们用样本和未知图片进行测试

    print u'\n训练神经网络完毕'        
    pl.subplot(111)
    pl.plot(err)  
    pl.xlabel('Epoch number')
    pl.ylabel('error (default SSE)')
    print u"对样本进行测试"
    simd= bpnet.sim(myinput)
    mysimd=getresult(simd)
    print mysimd
    print u"进行仿真"
    testpictz=np.array([readpic('ptest1.jpg')])
    simtest=bpnet.sim(testpictz) 
    mysimtest=getresult(simtest)
    print mysimtest
    testpictz=np.array([readpic('ptest2.jpg')])
    simtest=bpnet.sim(testpictz)
    mysimtest=getresult(simtest)
    print mysimtest
    testpictz=np.array([readpic('ptest3.jpg')])
    simtest=bpnet.sim(testpictz)
    mysimtest=getresult(simtest)
    print mysimtest    
    pl.show()
另外,为了保证神经网络的泛化性,我们将训练的目标误差率设得较高,为0.1,另外对仿真输出结果通过一个函数运算得出最终的输出结果,这个函数的功能就是取输出矩阵的3个元素最大值,输出最大值所在的位置,因为仿真输出结果数组索引以0为起点,所以将其加上1后即为图片属于的类型。

def getresult(simjg):
    jg=[]
    for j in xrange(0,len(simjg)):
        maxjg=-2
        nowii=0
        for i in xrange(0,len(simjg[0])):
            if simjg[j][i]>maxjg:
                maxjg=simjg[j][i]
                nowii=i
        jg.append(nowii+1)
    return jg

泛化性指对一个映射给出一定的必要的训练样本训练后,网络能否对样本以外的样本给出较为准确的预测,泛化能力也就是神经网络用于对未知数据预测的能力。


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