[英]Using keras neural network in function
我正在嘗試使用 keras 從論文中實現算法,他們訓練神經網絡以使用有限的數據點來逼近數學 function f(x)。 我希望神經網絡的輸入為 x 和 output 的形式為 f(x) = 1 + xN(x),其中 N(x) 是來自最終密集層的值。
我知道如何使它適用於 output f(x) = N(x),但我只是不知道如何調整網絡以獲得 f(x) = 1 + xN(x)。 有人能幫我嗎?
這是我當前的代碼
from keras.layers import Input, Dense, Add, Multiply
from keras.models import Model
import keras.backend as K
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
def f(x):
return x**2
Xtrain = np.linspace(0, 1, 10)
ytrain = np.array([f(x) for x in Xtrain])
X = np.linspace(0, 2, 100)
y = np.array([f(x) for x in X])
input = Input(shape=(1,))
init = np.ones(shape=(10, 1))
init = K.variable(init)
hidden = input
hidden = Dense(8, activation='relu')(hidden)
out = Dense(1, activation='linear')(hidden)
out = Add()([init, Multiply()([out, input])])
model = Model(inputs=input, outputs=out)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer="adam")
tic = time.perf_counter()
model.fit(Xtrain, ytrain, epochs=1000, verbose=1)
toc = time.perf_counter()
print(f"Training time: {toc - tic:0.4f} seconds")
prediction = model.predict(X)
prediction = prediction.reshape((100,))
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(X, y, color='red', label='Analytical solution')
plt.plot(X, prediction, color='black', label = 'Prediction')
plt.scatter(Xtrain, ytrain, color='blue', label='Training points')
plt.legend()
plt.show()
plt.tight_layout()
在線崩潰
out = Add()([init, Multiply()([out, input])])
Add 層在兩個層之間以及一個層和一個數字/ndarray 之間工作。
你可以像這樣使用它:
init=np.ones(shape=(10, 1))
inp = Input(shape=(1,))
hidden = Dense(8, activation='relu')(inp)
out = Dense(1, activation='linear')(hidden)
mul=Multiply()([out, inp])
out = Add()([init, mul])
model = Model(inputs=inp, outputs=out)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer="adam")
我檢查了它並且它有效。
順便說一下, input
是一個內置的function,除非你想用,否則我不建議使用它。
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