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[原创]使用神经网络拟合数学函数
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发表于: 2022-11-23 09:44
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这是一份练习代码，但感觉有点意思。
效果
import numpy as np
'''使用神经网络拟合数学函数能用数学函数，或者确定的算法解决的事情，自然是最精确的，往往也是最省力的，但是，对于复杂的函数、系统，很难找到一条漂亮的数学函数或者算法，这时候可以考虑数据拟合，而神经网络可以做这个事情。'''class Dot(object):
def forward(self, X, W):
self.X=X
self.W=W
return np.dot(X, W)
def backward(self, dout):
return np.dot(dout, self.W.T), np.dot(self.X.T, dout) # dX, dW
class Add(object):
def forward(self, D, B):
return D+B
def backward(self, dout):
return np.sum(dout, axis=0) #纵向求和
class Affine(object):
def __init__(self):
self.dot=Dot()
self.add=Add()
def forward(self, X, W, B):
T=self.dot.forward(X, W)
return self.add.forward(T, B)
def backward(self, dout):
dB = self.add.backward(dout)
dX, dW = self.dot.backward(dout)
return dX, dW, dB
class Sigmoid(object):
def forward(self, A):
self.out=1/(1+np.exp(-A))
return self.out
def backward(self, dout):
return dout*(1.0-self.out)*self.out
class Relu(object):
def forward(self, A):
self.mask=(A<=0)
A[self.mask]=0 #会破坏原参数，但是这次使用之后后面就没用了，所以破坏就破坏了，还能省点空间
return A
def backward(self, dout):
dout[self.mask]=0
return dout
class SoftmaxWithLoss(object):
def softmax(self, A):
A=A-A.max(axis=1, keepdims=True)
T=np.exp(A)
return T/np.sum(T, axis=1, keepdims=True)
def crossEntropyError(self, Z, Label):
delta=0.000000001
return -np.sum(np.log(Z+delta)*Label)/Z.shape[0]
def forward(self, A, Label):
self.Z=self.softmax(A)
self.Label=Label
return self.Z, self.crossEntropyError(self.Z, Label)
def backward(self, dout=1):
return (self.Z-self.Label)*dout/self.Z.shape[0]
class MSELoss(object):
def forward(self, A, Label):
self.A=A
self.Label=Label
# ∑( ∑(yi-xi)^2 )/batch_size
return np.sum((A-Label)*(A-Label))/A.shape[0] # A.shape[0] 为样本数，batch_size
def backward(self, dout=1):
return 2*(self.A-self.Label)*dout/self.A.shape[0]
class MyNN(object):
def __init__(self):
self.lr=0.01
self.MAX_NUM=1000000
def buildThreeLayerNet(self, input_dim, output_dim):
N0=input_dim
N1=10 #超参，为什么设置程这个数值，没啥理由，感觉
N2=10
N3=output_dim
self.W1=np.random.randn(N0, N1)
self.B1=np.random.randn(N1)
self.W2=np.random.randn(N1, N2)
self.B2=np.random.randn(N2)
self.W3=np.random.randn(N2, N3)
self.B3=np.random.randn(N3)
self.affine1=Affine()
self.activation1=Sigmoid() #对于浅层的简单网络，相对于 Relu ，激活函数使用 Sigmoid 似乎表达能力更强一些
self.affine2=Affine()
self.activation2=Sigmoid()
self.affine3=Affine()
self.mseloss=MSELoss()
def getMaxAbsValue(self, X):
a=np.max(X)
b=np.min(X)
if b<0:
b=-b
ret=max(a,b)
if ret==0:
ret=0.0000001
return ret
def learn(self, X, Y):
input_dim=len(X[0])
output_dim=len(Y[0])
self.MAX_X=self.getMaxAbsValue(X)
self.MAX_Y=self.getMaxAbsValue(Y)
X=np.array(X)/self.MAX_X
Y=np.array(Y)/self.MAX_Y
self.buildThreeLayerNet(input_dim, output_dim)
for i in range(0, self.MAX_NUM):
A1= self.affine1.forward(X, self.W1, self.B1)
Z1=self.activation1.forward(A1)
A2= self.affine2.forward(Z1, self.W2, self.B2)
Z2=self.activation2.forward(A2)
A3= self.affine3.forward(Z2, self.W3, self.B3)
l = self.mseloss.forward(A3, Y)
if i%10000==0:
print(l)
if l<0.0001:
#print(Y)
#print(A3)
#print(self.predict(X))
break
dA3 = self.mseloss.backward(dout=1)
dZ2, dW3, dB3 = self.affine3.backward(dA3)
dA2 = self.activation2.backward(dZ2)
dZ1, dW2, dB2 = self.affine2.backward(dA2)
dA1 = self.activation1.backward(dZ1)
dX, dW1, dB1 = self.affine1.backward(dA1)
#根据梯度调整权重与偏置
self.W1-=self.lr*dW1
self.B1-=self.lr*dB1
self.W2-=self.lr*dW2
self.B2-=self.lr*dB2
self.W3-=self.lr*dW3
self.B3-=self.lr*dB3
def predict(self, X):
X=np.array(X)/self.MAX_X
A1= self.affine1.forward(X, self.W1, self.B1)
Z1=self.activation1.forward(A1)
A2= self.affine2.forward(Z1, self.W2, self.B2)
Z2=self.activation2.forward(A2)
A3= self.affine3.forward(Z2, self.W3, self.B3)
return A3*self.MAX_Y
class FitFx(object):
def fx1(self, x):
# f(x)=x-5
return x-5
def fx2(self, x):
# f(x)=(x-5)^2
return (x-5)**2
def fx3(self, x):
# f(x)=(x-5)^3+1
return (x-5)**3
def fx4(self, x):
# f(x)=(x-5)^3+1
return (x-5)**4
def fx_xor(self, x1, x2):
return x1^x2 # 异或
def fit11(self, fx):
print(fx)
X=[[i] for i in range(0, 11)]
print(X)
Y=[[fx(a[0])] for a in X]
print(Y)
nn=MyNN()
nn.learn(X,Y)
print(nn.predict(X))
#print(nn.predict([[1.2],[8.5]]))
def fit21(self, fx):
print(fx)
X=[[d1,d2] for d1,d2 in [(0,0), (0,1), (1,0), (1,1)]]
print(X)
Y=[[fx(*a)] for a in X]
print(Y)
nn=MyNN()
nn.learn(X,Y)
print(nn.predict(X))
def main():
m=FitFx()
#m.fit11(m.fx1)
m.fit11(m.fx2)
#m.fit11(m.fx3)
#m.fit11(m.fx4)
#m.fit21(m.fx_xor)
if "__main__"==__name__:
main()
import numpy as np
'''使用神经网络拟合数学函数能用数学函数，或者确定的算法解决的事情，自然是最精确的，往往也是最省力的，但是，对于复杂的函数、系统，很难找到一条漂亮的数学函数或者算法，这时候可以考虑数据拟合，而神经网络可以做这个事情。'''class Dot(object):
def forward(self, X, W):
self.X=X
self.W=W
return np.dot(X, W)
def backward(self, dout):
return np.dot(dout, self.W.T), np.dot(self.X.T, dout) # dX, dW
class Add(object):
def forward(self, D, B):
return D+B
def backward(self, dout):
return np.sum(dout, axis=0) #纵向求和
class Affine(object):
def __init__(self):
self.dot=Dot()
self.add=Add()
def forward(self, X, W, B):
T=self.dot.forward(X, W)
return self.add.forward(T, B)
def backward(self, dout):
dB = self.add.backward(dout)
dX, dW = self.dot.backward(dout)
return dX, dW, dB
class Sigmoid(object):
def forward(self, A):
self.out=1/(1+np.exp(-A))
return self.out
def backward(self, dout):
return dout*(1.0-self.out)*self.out
class Relu(object):
def forward(self, A):
self.mask=(A<=0)
A[self.mask]=0 #会破坏原参数，但是这次使用之后后面就没用了，所以破坏就破坏了，还能省点空间
return A
def backward(self, dout):
dout[self.mask]=0
return dout
class SoftmaxWithLoss(object):
def softmax(self, A):
A=A-A.max(axis=1, keepdims=True)
T=np.exp(A)
return T/np.sum(T, axis=1, keepdims=True)
def crossEntropyError(self, Z, Label):
delta=0.000000001
return -np.sum(np.log(Z+delta)*Label)/Z.shape[0]
def forward(self, A, Label):
self.Z=self.softmax(A)
self.Label=Label
return self.Z, self.crossEntropyError(self.Z, Label)
def backward(self, dout=1):
return (self.Z-self.Label)*dout/self.Z.shape[0]
class MSELoss(object):
def forward(self, A, Label):
self.A=A
self.Label=Label
# ∑( ∑(yi-xi)^2 )/batch_size
return np.sum((A-Label)*(A-Label))/A.shape[0] # A.shape[0] 为样本数，batch_size
def backward(self, dout=1):
return 2*(self.A-self.Label)*dout/self.A.shape[0]
class MyNN(object):
def __init__(self):
self.lr=0.01
self.MAX_NUM=1000000
def buildThreeLayerNet(self, input_dim, output_dim):
N0=input_dim
N1=10 #超参，为什么设置程这个数值，没啥理由，感觉
N2=10
N3=output_dim
self.W1=np.random.randn(N0, N1)
self.B1=np.random.randn(N1)
self.W2=np.random.randn(N1, N2)
self.B2=np.random.randn(N2)
self.W3=np.random.randn(N2, N3)
self.B3=np.random.randn(N3)
self.affine1=Affine()
self.activation1=Sigmoid() #对于浅层的简单网络，相对于 Relu ，激活函数使用 Sigmoid 似乎表达能力更强一些
self.affine2=Affine()
self.activation2=Sigmoid()
self.affine3=Affine()
self.mseloss=MSELoss()
def getMaxAbsValue(self, X):
a=np.max(X)
b=np.min(X)
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虽说是个粗糙的轮子，但表现的却是人工智能的核心概念。 |
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我们是安全论坛啊.. 搞全连接网络,撸个svm瞅瞅 |
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海纳百川有容乃大，不要把自己的视野锁死了，安全和人工智能并不矛盾，实际上也有很多相结合的案例。一千个读者有一千个哈姆雷特，有人喜欢，有人讨厌很正常。对我而言，实际上我只是把我觉得有趣的代码记录下来并分享出来而已（其实这样的机会可能不多了，工作压力是真的越来越大了），本身也是些基础的、不太严谨的东西，但是又有什么关系呢，你觉得无趣的话划走便是，论坛里的优秀、精华文章很多，应该有你感兴趣的内容。 |
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开个玩笑而已 |
