python构造神经网络（neurolab）

 

　　人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，咱们但愿机器也能够作一样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如全部的学习算啊，神经网络处理的是数字。所以，若是想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，而后将其输入到一个神经网络。咱们能够用神经网络作分类，聚类，生成以及其余相关的任务。

　　神经网络由一层层神经元组成。这些神经元模拟人类大脑中的生物神经元。每一层都是一组独立的神经元，这些神经元与相邻层的神经元相连。输入层对应咱们提供的输入数据，而输出层包括了咱们指望的输出结果。输入层与输出层之间的层统称为隐藏层。若是设计的神经网络包括多个隐藏层，那么经过这些层的自我训练得到更大的精确度。

　　假如咱们但愿神经网络按照咱们的要求来对数据进行分类。为了使神经网络完成相应的任务，须要提供带标签的训练数据。神经网络将经过优化成本函数来训练本身。咱们不停的迭代，知道错误率降低到一个咱们可以接受的阀值。那么深度神经网络是什么？深度神经网络是由多个隐藏层组成的神经网络。通常来书这就属于深度学习的范畴。深度学习用于研究这些神经网络，而这些神经网络由多个层次的多层结构组成。

　　python中提供了神经网络的第三发库NeuroLab库，你能够经过pip install NeuroLab安装适合你的python环境的版本，也能够去官网上去下载源码安装。接下来咱们就经过NeuroLab实现一个深层神经网络：

 1 import numpy as np
 2 import neurolab as nl
 3 import matplotlib.pyplot as plt
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 5 #生成训练数据
 6 min_value=-12
 7 max_value=12
 8 num_datapoints=90
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10 x=np.linspace(min_value,max_value,num_datapoints)
11 
12 y=2*np.square(x)+7
13 y/=np.linalg.norm(y)
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15 data = x.reshape(num_datapoints,1)
16 labels=y.reshape(num_datapoints,1)
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18 #画出输入数据
19 plt.figure()
20 plt.scatter(data,labels)
21 plt.xlabel('X-axis')
22 plt.ylabel('Y-axis')
23 plt.title('Input data')
24 plt.show()
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26 #定义一个深度神经网络，带有两个隐藏层，每一个隐藏层由10个神经元组成，输出层由一个神经元组成
27 multilayer_net = nl.net.newff([[min_value,max_value]],[10,10,10,10,1])
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29 #设置训练算法为梯度降低法
30 multilayer_net.trainf = nl.train.train_gd
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32 #训练网络
33 error = multilayer_net.train(data,labels,epochs=800,show=100,goal=0.01)
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35 #用训练数据运行该网络，预测结果
36 predicted_output=multilayer_net.sim(data)
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38 #画出训练偏差结果
39 plt.figure()
40 plt.plot(error)
41 plt.xlabel('Number of epoches')
42 plt.ylabel('Error')
43 plt.title('Training error progress')
44 plt.show()
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46 #画出预测结果
47 x2=np.linspace(min_value,max_value,num_datapoints*2)
48 y2=multilayer_net.sim(x2.reshape(x2.size,1)).reshape(x2.size)
49 y3=predicted_output.reshape(num_datapoints)
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51 plt.figure()
52 plt.plot(x2,y2,'-',x,y,'.',x,y3,'p')
53 plt.title('Ground truth va predicted output')
54 plt.show()

运行代码能够看到咱们实现了一个深度神经网络，该神经网络包含两个隐藏层，每一个隐藏层包含10个神经元，而且使用梯度降低算法训练。能够看到3副图像：

第一幅图像显示输入数据图像：

第二幅图像显示训练偏差进程：

第三幅图像显示神经网络的输出：