ShuviDoura 发表于 2024-12-12 16:37
这两行时怎么替换的我没看懂
# calculate er ...
当使用Softmax替换Sigmoid时，计算误差项（残差项）的方法会有所不同。Softmax通常用于多分类问题，并结合交叉熵损失来计算误差。下面是一个替换建议：
import numpy as np
def softmax(x):
e_x = np.exp(x - np.max(x))
return e_x / e_x.sum(axis=0)
# 在反向传播过程中，计算输出层的误差项
def softmax_cross_entropy_derivative(output, target):
return output - target
# 更新方法中计算误差项的部分
def update(self, inputs, targets, rate, factor):
if len(targets) != self.no:
raise ValueError('wrong number of target values')
# 前向传播计算输出
outputs = self.olayer.forward(inputs)
# calculate error terms for output
output_deltas = softmax_cross_entropy_derivative(outputs, targets)
# 更新输出层权重
self.olayer.update(output_deltas, rate, factor)
# 计算隐藏层误差项
hidden_deltas = self.hlayer.backward(output_deltas, self.olayer.weights)
# 更新隐藏层权重
self.hlayer.update(hidden_deltas, rate, factor)
# 计算误差的和值
error = -np.sum(targets * np.log(outputs))
return error
请注意，这里假设`self.olayer.forward(inputs)`是前向传播计算输出层的函数，而`self.hlayer.backward(output_deltas, self.olayer.weights)`是用于计算隐藏层误差项的函数。以上实现是基于“输出-目标”的差异用于计算Softmax输出层的误差。
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FishC 发表于 2024-12-12 16:37
当使用Softmax替换Sigmoid时，计算误差项（残差项）的方法会有所不同。Softmax通常用于多分类问题，并 ...
output是哪一步得到的结果
class Unit:
def __init__(self, length):
self.weight = #初始为0.2
self.change = * length
self.threshold = rand(-0.2, 0.2)#初始为0.2
#self.change_threshold = 0.0
def calc(self, sample):
self.sample = sample[:]
partsum = sum() - self.threshold
self.output = sigmoid(partsum)
return self.output
def update(self, diff, rate=0.5, factor=0.1):
change =
self.weight =
self.change =
#self.threshold = rateN * factor + rateM * self.change_threshold + self.threshold
#self.change_threshold = factor
def get_weight(self):
return self.weight[:]
def set_weight(self, weight):
self.weight = weight[:]
class Layer:
def __init__(self, input_length, output_length):
self.units =
self.output = * output_length
self.ilen = input_length
def calc(self, sample):
self.output =
return self.output[:]
def update(self, diffs, rate=0.0005, factor=0.00001):
for diff, unit in zip(diffs, self.units):
unit.update(diff, rate, factor)
def get_error(self, deltas):
def _error(deltas, j):
return sum( for delta, unit in zip(deltas, self.units)])
return
def get_weights(self):
weights = {}
for key, unit in enumerate(self.units):
weights = unit.get_weight()
return weights
def set_weights(self, weights):
for key, unit in enumerate(self.units):
unit.set_weight(weights)
class BPNNet:
def __init__(self, ni, nh, no):
# number of input, hidden, and output nodes
self.ni = ni + 1 # +1 for bias node
self.nh = nh
self.no = no
self.hlayer = Layer(self.ni, self.nh)
self.olayer = Layer(self.nh, self.no)
def calc(self, inputs):
if len(inputs) != self.ni-1:
raise ValueError('wrong number of inputs')
# input activations
self.ai = inputs[:] +
# hidden activations
self.ah = self.hlayer.calc(self.ai)
# output activations
self.ao = self.olayer.calc(self.ah)
return self.ao[:]
def update(self, targets, rate, factor):
if len(targets) != self.no:
raise ValueError('wrong number of target values')
# 使用Softmax时，输出层delta计算通常较为直接
output_deltas = # 假设self.outputs为Softmax的输出
# 计算隐藏层误差项
hidden_deltas = np.dot(self.olayer.weights.T, output_deltas) * dsigmoid(self.hidden_layer_output)
# 更新输出层权重
self.olayer.update(output_deltas, rate, factor)
# 更新输入层权重
self.hlayer.update(hidden_deltas, rate, factor)
# 计算误差
return np.sum(0.5 * (targets - self.outputs) ** 2)
ShuviDoura 发表于 2024-12-12 16:39
output是哪一步得到的结果
class Unit:
def __i ...
要计算输出层误差项（`output_deltas`）以及隐藏层误差项（`hidden_deltas`），同时假设您的网络在使用Softmax激活函数时，会类似于交叉熵损失的设置。这里通常情况下，`output_deltas`会是预测值与实际目标值之差。下面是如何替换与计算这些误差项的说明：
def update(self, targets, rate, factor):
if len(targets) != self.no:
raise ValueError('wrong number of target values')
# 计算输出层的误差项，使用Softmax的情况下
output_deltas = self.ao - targets# output delta = output - target
# 计算隐藏层的误差项 (反向传播)
# 用隐藏层的输出来进行反向传播，这通常需要前一层的权重（通过梯度计算）
hidden_deltas = np.dot(self.olayer.get_weights().T, output_deltas) * dsigmoid(self.ah)
# 更新输出层权重
self.olayer.update(output_deltas, rate, factor)
# 更新隐藏层权重
self.hlayer.update(hidden_deltas, rate, factor)
# 计算误差（损失）
return np.sum(0.5 * (targets - self.ao) ** 2)
在此代码段中：
- `output_deltas` 是基于Softmax的输出与目标值直接相减得到的，当使用交叉熵损失时，这种直接的误差计算往往是有效的。
- `hidden_deltas` 是通过从输出层传播回来的误差加权计算得到的，与Sigmoid层的导数结合使用以调整权重。
- `ao` 是通过Softmax函数计算得到的输出值，而这些输出值与目标值比较以获取误差。
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FishC 发表于 2024-12-12 16:39
要计算输出层误差项（`output_deltas`）以及隐藏层误差项（`hidden_deltas`），同时假设您的网络在使用 ...
为什么我的self.ao无法减去targets，我的self.ah显示语法错误，还有我的self.olayer.get_weights()没有.T
ShuviDoura 发表于 2024-12-12 16:42
为什么我的self.ao无法减去targets，我的self.ah显示 ...
看起来您遇到了在神经网络实现中的一些问题。以下是一些可能的原因及解决方法：
1. **`self.ao`无法减去`targets`的问题：**
- 确保`targets`是一个和`self.ao`相同类型和形状的数组或列表。可以使用`numpy`库来进行数组的运算，这样你可以直接相减。如果没有导入`numpy`，请确保已经导入：`import numpy as np`。
2. **`self.ah`显示语法错误：**
- 检查`self.ah`的初始化和使用。确保在所有函数中使用该变量之前已经正确计算并赋值。
- 确保在代码中没有遗漏必要的参数或括号。
3. **`self.olayer.get_weights()没有.T`的问题：**
- `.T`是`numpy`数组的转置操作。如果`self.olayer.get_weights()`返回的不是一个`numpy`数组，可以将其转换为`numpy`数组，例如：`weights = np.array(self.olayer.get_weights())`，然后再使用`.T`。
以下是一些关键的修改建议，以帮助解决这些问题：
def update(self, targets, rate, factor):
if len(targets) != self.no:
raise ValueError('wrong number of target values')
# 检查和转换self.ao
self.ao = np.array(self.ao)
targets = np.array(targets)
# 使用Softmax时，输出层delta计算通常较为直接
output_deltas = self.ao - targets# 确保这行计算无误
# 计算隐藏层误差项
hidden_deltas = np.dot(self.olayer.get_weights().T, output_deltas) * dsigmoid(self.ah)
# 更新输出层权重
self.olayer.update(output_deltas, rate, factor)
# 更新输入层权重
self.hlayer.update(hidden_deltas, rate, factor)
# 计算误差
return np.sum(0.5 * (targets - self.ao) ** 2)
请检查这些修改后是否仍然出现错误。确保所有代码和变量在逻辑上是正确连贯的，并注意`numpy`的使用以处理矩阵和数组运算。
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除了bp神经网络，还有什么类似处理预测数据的新方法吗
FishC 发表于 2024-12-12 16:42
看起来您遇到了在神经网络实现中的一些问题。以下是一些可能的原因及解决方法：
1. **`self.ao`无法 ...
除了bp神经网络，还有什么类似处理以及预测数据的新方法吗
ShuviDoura 发表于 2024-12-13 17:02
除了bp神经网络，还有什么类似处理预测数据的新方法吗
当然，除了传统的BP神经网络，还有许多现代的方法可以用于处理和预测数据。以下是一些常见的替代方法：
1. **深度学习（Deep Learning）**：
- **卷积神经网络（CNN）**：主要用于图像数据的特征提取和分类。
- **循环神经网络（RNN）**及其变体（如LSTM和GRU）：多用于序列数据的处理，例如时间序列预测和自然语言处理。
2. **决策树和集成方法**：
- **随机森林（Random Forest）**：通过建立多棵决策树来改进模型的预测准确性和稳定性。
- **梯度提升决策树（GBDT）**：通过迭代地构建决策树来提高预测精度。
- **XGBoost和LightGBM**：是GBDT的高效实现，广泛用于比赛和实际应用中。
3. **支持向量机（SVM）**：
- 可用于分类和回归分析，特别适合小样本和高维度的数据。
4. **贝叶斯网络**：
- 使用概率推理进行预测，适用于不确定性较高的场景。
5. **聚类算法**（如K-means、DBSCAN）：
- 虽然不是直接用于预测，但可以用于数据预处理或分类。
6. **强化学习（Reinforcement Learning）**：
- 尤其适用于动态变化的环境和需要决策优化的场景。
每种方法都有其优劣势，选择哪种方法通常取决于具体的任务要求、数据特性和资源限制。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
ShuviDoura 发表于 2024-12-13 17:03
除了bp神经网络，还有什么类似处理以及预测数据的新方 ...
当然！除了BP神经网络以外，还有许多其他用于数据处理和预测的方法。以下是一些常见的替代方法：
1. **支持向量机（SVM）**：
- SVM是一种监督学习模型，适用于分类和回归问题，尤其是高维空间。
2. **决策树和随机森林**：
- 决策树通过递归分割数据进行预测，而随机森林可以通过集成多个决策树来提高精度和防止过拟合。
3. **K最近邻（KNN）**：
- 这是一种简单的算法，通过计算最近邻居来进行分类或回归。
4. **朴素贝叶斯分类器**：
- 这是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，常用于文本分类。
5. **卷积神经网络（CNN）**：
- 特别适于处理图像数据，利用卷积层提取局部特征。
6. **递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）**：
- 这些网络适合处理序列数据，如时间序列预测和自然语言处理。
7. **梯度提升决策树（GBDT）**：
- 这种方法通过构建一系列的决策树来提高预测的准确性，常用于分类和回归任务。
每种方法都有其独特的特点和适用场景，选择哪种方法要根据数据的特性和具体的应用需求来决定。你可以根据数据的特性和要求选择合适的方法进行实验和验证。
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