matlab练习程序(神经网络识别mnist手写数据集)
记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对。
这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码。
mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个。
测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个。
这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果。
arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失。
因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右。
迭代曲线:
代码如下:
clear all; close all; clc; load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x = double(test_x) / 255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); mu=mean(train_x); sigma=max(std(train_x),eps); train_x=bsxfun(@minus,train_x,mu); %每个样本分别减去平均值 train_x=bsxfun(@rdivide,train_x,sigma); %分别除以标准差 test_x=bsxfun(@minus,test_x,mu); test_x=bsxfun(@rdivide,test_x,sigma); arc = [784 100 10]; %输入784,隐含层100,输出10 n=numel(arc); W = cell(1,n-1); %权重矩阵 for i=2:n W{i-1} = (rand(arc(i),arc(i-1)+1)-0.5) * 8 *sqrt(6 / (arc(i)+arc(i-1))); end learningRate = 2; %训练速度 numepochs = 5; %训练5遍 batchsize = 100; %一次训练100个数据 m = size(train_x, 1); %数据总量 numbatches = m / batchsize; %一共有numbatches这么多组 %% 训练 L = zeros(numepochs*numbatches,1); ll=1; for i = 1 : numepochs kk = randperm(m); for l = 1 : numbatches batch_x = train_x(kk((l - 1) * batchsize + 1 : l * batchsize), :); batch_y = train_y(kk((l - 1) * batchsize + 1 : l * batchsize), :); %% 正向传播 mm = size(batch_x,1); x = [ones(mm,1) batch_x]; a{1} = x; for ii = 2 : n-1 a{ii} = 1.7159*tanh(2/3.*(a{ii - 1} * W{ii - 1}')); a{ii} = [ones(mm,1) a{ii}]; end a{n} = 1./(1+exp(-(a{n - 1} * W{n - 1}'))); e = batch_y - a{n}; L(ll) = 1/2 * sum(sum(e.^2)) / mm; ll=ll+1; %% 反向传播 d{n} = -e.*(a{n}.*(1 - a{n})); for ii = (n - 1) : -1 : 2 d_act = 1.7159 * 2/3 * (1 - 1/(1.7159)^2 * a{ii}.^2); if ii+1==n d{ii} = (d{ii + 1} * W{ii}) .* d_act; else d{ii} = (d{ii + 1}(:,2:end) * W{ii}).* d_act; end end for ii = 1 : n-1 if ii + 1 == n dW{ii} = (d{ii + 1}' * a{ii}) / size(d{ii + 1}, 1); else dW{ii} = (d{ii + 1}(:,2:end)' * a{ii}) / size(d{ii + 1}, 1); end end %% 更新参数 for ii = 1 : n - 1 W{ii} = W{ii} - learningRate*dW{ii}; end end end %% 测试,相当于把正向传播再走一遍 mm = size(test_x,1); x = [ones(mm,1) test_x]; a{1} = x; for ii = 2 : n-1 a{ii} = 1.7159 * tanh( 2/3 .* (a{ii - 1} * W{ii - 1}')); a{ii} = [ones(mm,1) a{ii}]; end a{n} = 1./(1+exp(-(a{n - 1} * W{n - 1}'))); [~, i] = max(a{end},[],2); labels = i; %识别后打的标签 [~, expected] = max(test_y,[],2); bad = find(labels ~= expected); %有哪些识别错了 er = numel(bad) / size(x, 1) %错误率 plot(L);
测试数据可以在这里下载到:https://pan.baidu.com/s/19YPUe9S9xnztg9JGnoXxqw