神经网络训练双螺旋曲线模型

科技前沿 • 2025-02-07 21:59 • 阅读 57

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AClassification Problem

1. SYSTEM: ATwo-Nested-Spirals Problem

Two-Nest-Spiralsproblem is a well-known classification benchmark problem. It contains twonested spirals, ‘o’ and ‘+’, as shown in figure. The task is to separate thetwo nested spirals.

用matlab实现BP算法，其中加入了L2正则化项，在隐藏层最后一层使用Dropout。输出进行独热编码（one-hot），使用softmax。在图上打印出模型进行判断的边界。

有4个文件。

1）TwoNestSpiralsUseGivenSet.m

2）ReLU.m

3) ReLUGradient.m

4) softmax.m

应该要把定义一个前向传播的函数。应该在训练和测试的时候都要用到。如果修改了训练中前向传播的代码，而忘记修改测试的代码，则会出错或者产生奇怪的结果。但是感觉matlab中传递权重和偏置给函数中很麻烦，貌似不能直接将所有权重和偏置放入一个集合，然后在函数中重新取出。

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------------- 没有开启dropout

------------------开启dropout

% 可以自由设置螺旋曲线的样本个数。 可以正确画出正负类的区域。 % 可以使用softmax % 加入正则项 % 给隐藏层最后一层使用dropout clear; %% 产生双螺旋数据 train_num=100; % 0和1的样本各train_num个。 可以设置任意数目。 % train_i=(1: (105-1)/train_num: 105-(105-1)/train_num)'; %双螺旋数据点的产生方程 alpha1=pi*(train_i-1)/25; beta=0.4*((105-train_i)/(104)); % x0=beta.*cos(alpha1); y0=beta.*sin(alpha1); z0=zeros(train_num,1); x1=-beta.*cos(alpha1); y1=-beta.*sin(alpha1); z1=ones(train_num,1); % 随机打乱顺序 k=rand(1,2*train_num); [m,n]=sort(k); train=[x0 y0 z0;x1,y1,z1]; train_label1=train(n(1:2*train_num),end)'; % 1*(2*train_num) train

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