[已解决]什么算法可以把图像的纹理特征转化为一个具体的数字

FishC

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。

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

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 = [rand(-0.2, 0.2) for i in range(length)]#初始为0.2
        self.change = [0.0] * 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([i * j for i, j in zip(self.sample, self.weight)]) - self.threshold
        self.output = sigmoid(partsum)
        return self.output
    def update(self, diff, rate=0.5, factor=0.1):
        change = [rate * x * diff + factor * c for x, c in zip(self.sample, self.change)]
        self.weight = [w + c for w, c in zip(self.weight, change)]
        self.change = [x * diff for x in self.sample]
        #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 = [Unit(input_length) for i in range(output_length)]
        self.output = [0.0] * output_length
        self.ilen = input_length
    def calc(self, sample):
        self.output = [unit.calc(sample) for unit in self.units]
        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([delta * unit.weight[j] for delta, unit in zip(deltas, self.units)])
        return [_error(deltas, j) for j  in range(self.ilen)]
    def get_weights(self):
        weights = {}
        for key, unit in enumerate(self.units):
            weights[key] = unit.get_weight()
        return weights
    def set_weights(self, weights):
        for key, unit in enumerate(self.units):
            unit.set_weight(weights[key])



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[:] + [1.0]

        # 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 = [dsigmoid(ao) * (target - ao) for target, ao in zip(targets, self.ao)]  # 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)

FishC

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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ShuviDoura

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

FishC

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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ShuviDoura

除了bp神经网络，还有什么类似处理预测数据的新方法吗

ShuviDoura

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

FishC

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。

FishC

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。

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。