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问使用sci-kit学习从ANN检索矩阵
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Stack Overflow用户

提问于 2017-02-16 02:47:22

回答 1查看 156关注 0票数 0

USing Python3.5，我执行以下操作

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import pandas as pd

从sklearn导入数据集从sklearn.decomposition导入PCA

# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[0:100, :2]  # we only take the first two features.
Y = iris.target[0:100]

X = StandardScaler().fit_transform(X)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.15)
reg = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,),
                           solver="lbfgs", #solver="lbfgs",
                           max_iter = 10000,
                           activation = 'relu')
reg.fit(X_train,y_train)

我可以使用reg.coefs_[0]得到矩阵，但是当我将它乘以测试用例时，我得不到0或1

我正在尝试做的是基于实验室数据训练一个人工神经网络，然后在一块硬件上将其实现为矩阵乘法。硬件可以做基本的运算，所以我需要将我的ANN解构成一个矩阵，然后将矩阵乘法编程为迭代乘法/加法

python

machine-learning

scikit-learn

neural-network

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-02-16 04:26:03

简短的“针对这个问题”的答案是

np.dot((np.dot(X_test[0],reg.coefs_[0]) +reg.intercepts_[0] ),reg.coefs_[1]) + reg.intercepts_[1]

长长的答案如下(这里有更长的版本：https://www.mohammadathar.com/blog/2017/2/15/a-different-look-at-neural-networks )

感知器神经网络可以这样建模：

真正的意思是，“将输入值乘以一个权重，然后添加一个偏置值。然后激活。然后乘以权重，然后添加。然后激活。然后重复！”

作为矩阵数学，它看起来像这样

因此，reg.coefs_是矩阵系数(每层)，reg.intercepts_是激活值(同样，每层)

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/42257708

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