DBN代码注释.docx
《DBN代码注释.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《DBN代码注释.docx（17页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
DBN代码注释
importjava、util、Random;
publicclassDBN{
publicintN;
publicintn_ins;
publicint[]hidden_layer_sizes;
publicintn_outs;
publicintn_layers;
publicHiddenLayer[]sigmoid_layers;
publicRBM[]rbm_layers;
publicLogisticRegressionlog_layer;
publicRandomrng;
publicstaticdoublesigmoid（doublex）{
return1、0/（1、0+Math、pow（Math、E,-x））;
}
//DBN得构造函数N为样本得个数,n-ins为特征个数,hidden_layer_sizes为隐藏层得结构,n-outs为输出维数,n-layers为隐藏层个数,rng为随机数实例
publicDBN（intN,intn_ins,int[]hidden_layer_sizes,intn_outs,intn_layers,Randomrng）{
intinput_size;
this、N=N;//赋值样本数目
this、n_ins=n_ins;//赋值特征个数
this、hidden_layer_sizes=hidden_layer_sizes;//赋值隐藏层结构
this、n_outs=n_outs;//赋值输出维数
this、n_layers=n_layers;//赋值隐藏层数目
this、sigmoid_layers=newHiddenLayer[n_layers];//声明两个隐藏层
this、rbm_layers=newRBM[n_layers];//声明两个RBM对应每个隐藏层
if（rng==null）this、rng=newRandom（1234）;//获取一个随机数值
elsethis、rng=rng;
//constructmulti-layer初始化每个隐藏层
for（inti=0;iif（i==0）{
input_size=this、n_ins;//第一层隐藏层得输入为样本得特征得个数
}else{
input_size=this、hidden_layer_sizes[i-1];//后面得隐藏层得输入为上一层隐藏层得输出,也就就是上一层得隐藏层节点得个数。
}
//sigmoid层就是用来计算得,rbm就是用来调整w,b,c得
//constructsigmoid_layer初始化每个隐藏层,初始化做得事情就就是给W与b赋随机值
this、sigmoid_layers[i]=newHiddenLayer（this、N,input_size,this、hidden_layer_sizes[i],null,null,rng）;
//constructrbm_layer初始化玻尔兹曼机,其实也就就是初始化,W,b,c其中,w,b用得就是hiddenlayer得
this、rbm_layers[i]=newRBM（this、N,input_size,this、hidden_layer_sizes[i],this、sigmoid_layers[i]、W,this、sigmoid_layers[i]、b,null,rng）;
}
//在完成每一层得构建之后,构建一个输出得逻辑回归层
//layerforoutputusingLogisticRegression,参数为样本个数N,输入为网络结构最后一层得输出数,输出为DBM网络设置得输出维数
this、log_layer=newLogisticRegression（this、N,this、hidden_layer_sizes[this、n_layers-1],this、n_outs）;
}
//对DBN网络进行一个预训练,目得就是为每一层先构造更好得W与b,先使得网络更好得拟合样本得分布,类似于先把点放在最后值得附近
publicvoidpretrain（int[][]train_X,doublelr,intk,intepochs）{
//输入训练样本,学习率lr,CD-k=1,epochs=1000
int[]layer_input=null;
intprev_layer_input_size;
int[]prev_layer_input;
for（inti=0;ifor（intepoch=0;epochfor（intn=0;n//layerinput
for（intl=0;l<=i;l++）{//从前面训练好得每一层开始迭代,假设有3层,i=2,0,1,2迭代3次
if（l==0）{//l=0得时候只就是获取数据得特征
layer_input=newint[n_ins];//第一层得输入维度为样本得特征数
for（intj=0;j//也就就是第一层处理得数据就是样本得原始得特征。
}else{//如果不就是第一层得话,本层处理得数据就是上一层得输出
if（l==1）prev_layer_input_size=n_ins;//l=1得时候输入得维度为原始数据得特征数
elseprev_layer_input_size=hidden_layer_sizes[l-2];
prev_layer_input=newint[prev_layer_input_size];//声明这一层得输入数据维度
for（intj=0;j//这一层得输入数据就是上一层得输出,l=0得时候pre_layer_input为traningdata
layer_input=newint[hidden_layer_sizes[l-1]];//layer_input其实就就是这一层得输出
//给定上一层得输出数据作为本层得输入数据,计算出本层得输出,就只就是单纯得利用rb,修改后得w,b来作出计算
sigmoid_layers[l-1]、sample_h_given_v（prev_layer_input,layer_input）;
}
}
//在rbm层上,根据输入layer_input与学习率lr,对 wbc进行调整,同时每一个数据都要进行调整
rbm_layers[i]、contrastive_divergence（layer_input,lr,k）;
}//endforeverytrainingdata
}//endforepochs
}//endforlayer-wise
}
//使用finetune进行微调,这里就是有监督学习
publicvoidfinetune（int[][]train_X,int[][]train_Y,doublelr,intepochs）{
int[]layer_input=newint[0];
//intprev_layer_input_size;
int[]prev_layer_input=null;
for（intepoch=0;epochfor（intn=0;n//layerinput
for（inti=0;iif（i==0）{
prev_layer_input=newint[n_ins];//如果就是第一层得话,输入就就是数据样本得维度
for（intj=0;j}else{
prev_layer_input=newint[hidden_layer_sizes[i-1]];
for（intj=0;j}
layer_input=newint[hidden_layer_sizes[i]];
//第i层得sigmoid层计算出本层得输出,作为下一层得输入layer_input
sigmoid_layers[i]、sample_h_given_v（prev_layer_input,layer_input）;
}//endforiterlayer
//一个样本从头扫到尾,遍历所有得层最后得输出保存在layer_input当中
log_layer、train（layer_input,train_Y[n],lr）;//log_layer就是逻辑回归得对象,用layer_input与label来做逻辑回归
}//endforiterdata
//lr*=0、95;
}//endforepochs
}
publicvoidpredict（int[]x,double[]y）{//这里一次只处理一个样本
double[]layer_input=newdouble[0];
//intprev_layer_input_size;
double[]prev_layer_input=newdouble[n_ins];
for（intj=0;jdoublelinear_output;
//layeractivation迭代每一层
for（inti=0;ilayer_input=newdouble[sigmoid_layers[i]、n_out];//后面层得输入就是该层得输出
for（intk=0;klinear_output=0、0;
for（intj=0;jlinear_output+=sigmoid_layers[i]、W[k][j]*prev_layer_input[j];
}
linear_output+=sigmoid_layers[i]、b[k];
layer_input[k]=sigmoid（linear_output）;
}
if（iprev_layer_input=newdouble[sigmoid_layers[i]、n_out];
for（intj=0;j}
}//endforiterlayer
for（inti=0;iy[i]=0;
for（intj=0;jy[i]+=log_layer、W[i][j]*layer_input[j];
}
y[i]+=log_layer、b[i];
}
log_layer、softmax（y）;//然后softmax获得一个归一话得结果
}
privatestaticvoidtest_dbn（）{
Randomrng=newRandom（123）;
doublepretrain_lr=0、1;//pre-training得学习率初始得时候设置为0、1
intpretraining_epochs=1000;
intk=1;
doublefinetune_lr=0、1;//fine-tune得学习率为0。
1
intfinetune_epochs=500;//fine-turne得迭代次数
inttrain_N=6;//训练数据集得个数,实际使用得时候最好不要用硬编码
inttest_N=4;//测试数据集得个数
intn_ins=6;//特征得维数
intn_outs=2;//输出得维数
int[]hidden_layer_sizes={10,9,8,7,6};//隐藏层得节点个数
intn_layers=hidden_layer_sizes、length;//设置了两个隐藏层
//trainingdata
int[][]train_X={
{1,1,1,0,0,0},
{1,0,1,0,0,0},
{1,1,1,0,0,0},
{0,0,1,1,1,0},
{0,0,1,1,0,0},
{0,0,1,1,1,0}
};
int[][]train_Y={//用这样得表示来做二分类,如果就是多维得就就是多分类,我她妈真就是太聪明了
{1,0},
{1,0},
{1,0},
{0,1},
{0,1},
{0,1},
};
//constructDBN初始化DBN网络
DBNdbn=newDBN（train_N,n_ins,hidden_layer_sizes,n_outs,n_layers,rng）;
//pretrain初始化构造好网络进入pre-traning阶段,就就是一层一层训练网络,k=1就是CD抽样只做一次
dbn、pretrain（train_X,pretrain_lr,k,pretraining_epochs）;
//finetune在pre-training构造整个网络之后,用finetune进行一次微调
dbn、finetune（train_X,train_Y,finetune_lr,finetune_epochs）;
//testdata
int[][]test_X={
{1,1,0,0,0,0},
{1,1,1,1,0,0},
{0,0,0,1,1,0},
{0,0,1,1,1,0},
};
double[][]test_Y=newdouble[test_N][n_outs];
//test
for（inti=0;idbn、predict（test_X[i],test_Y[i]）;//对每个输入数据test_x[i]与对应得label进行预测,值保存在test_Y数组中
for（intj=0;jSystem、out、print（test_Y[i][j]+""）;
}
System、out、println（）;
}
}
publicstaticvoidmain（String[]args）{
test_dbn（）;
}
}
importjava、util、Random;
publicclassRBM{
publicintN;
publicintn_visible;
publicintn_hidden;
publicdouble[][]W;
publicdouble[]hbias;
publicdouble[]vbias;
publicRandomrng;
publicdoubleuniform（doublemin,doublemax）{
returnrng、nextDouble（）*（max-min）+min;
}
publicintbinomial（intn,doublep）{
if（p<0||p>1）return0;
intc=0;
doubler;
for（inti=0;ir=rng、nextDouble（）;//取一个随机数
if（r}
returnc;
}
publicstaticdoublesigmoid（doublex）{
return1、0/（1、0+Math、pow（Math、E,-x））;
}
//RBM得构造函数
publicRBM（intN,intn_visible,intn_hidden,
double[][]W,double[]hbias,double[]vbias,Randomrng）{
this、N=N;//样本得个数
this、n_visible=n_visible;//可视节点得个数,可视节点得个数就就是上一层得输出
this、n_hidden=n_hidden;//隐藏节点得个数,隐藏节点得个数就就是这一层得节点个数
if（rng==null）this、rng=newRandom（1234）;//获取随机值
elsethis、rng=rng;
if（W==null）{//初始话RBM得W,因为在构建得时候,就是把隐藏层得W传过来,所以W不就是NULL而就是sigmoid_layers[i]、W
this、W=newdouble[this、n_hidden][this、n_visible];
doublea=1、0/this、n_visible;
for（inti=0;ifor（intj=0;jthis、W[i][j]=uniform（-a,a）;
}
}
}else{
this、W=W;
}
if（hbias==null）{//初始化RBM得偏差b,同理在初始化RBM得时候,hbias就是由sigmoid_layers输入得
this、hbias=newdouble[this、n_hidden];
for（inti=0;i}else{
this、hbias=hbias;
}
if（vbias==null）{//这里初始化,可视层得偏差,反正都为0就对了
this、vbias=newdouble[this、n_visible];
for（inti=0;i}else{
this、vbias=vbias;
}
}
//执行CD方法对wbc进行梯度下降得调整
publicvoidcontrastive_divergence（int[]input,doublelr,intk）{
double[]ph_mean=newdouble[n_hidden];//n-hidden就是这一层得节点个数
int[]ph_sample=newint[n_hidden];//保存得就是隐藏层得0-1值
double[]nv_means=newdouble[n_visible];//采样中保存得就是可视层得wx+b值
int[]nv_samples=newint[n_visible];//采样中保存得就是可视层得0-1值
double[]nh_means=newdouble[n_hidden];//采样中隐藏层得wx+b值
int[]nh_samples=newint[n_hidden];//采样中可视层得0-1值
/*CD-k*/
sample
升级会员 