【Python】BP神经网络——东北大学数据挖掘实训六

实训题目：

理解BP神经网络的前馈和反馈过程，并利用python实现一个AutoEncoder的神经网络（即输入等于输出的网络）【建议用矩阵的形式写】。

并利用sklearn包中的iris数据集来验证算法的准确性。
获取数据的方式为：
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
data = iris[‘data’]
建议：算法参数包括隐藏层个数及每层的神经元的个数，学习率和迭代次数。
激活函数用Tanh，数据要进行归一化处理，隐藏层数不宜过多。

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

#使用的数学函数
def tanh(x):    
    return np.tanh(x)
# tanh导函数
def tanh_prime(x):      
    return 1.0 - tanh(x)**2

#自编码器类
class AE:
    def __init__(self, layers):
        self.activation = tanh
        self.activation_prime = tanh_prime
        self.weights = []
        # 初始化输入层和隐含层之间的权值
        for i in range(1, len(layers) - 1):
            r = 2*np.random.random((layers[i-1] + 1, layers[i] + 1)) -1
            self.weights.append(r)    
        # 初始化输出层权值
        r = 2*np.random.random( (layers[i] + 1, layers[i+1])) - 1         
        self.weights.append(r)

    def fit(self, X, Y, learning_rate=0.2, iterations=10000):
        X = np.hstack([np.ones((X.shape[0],1)),X])
        for k in range(iterations):
            i = np.random.randint(X.shape[0],high=None) 
            a = [X[i]]
            for l in range(len(self.weights)): 
                    dot_value = np.dot(a[l], self.weights[l])
                    activation = self.activation(dot_value)
                    a.append(activation)
            error = Y[i] - a[-1]
            deltas = [error * self.activation_prime(a[-1])]
            for l in range(len(a) - 2, 0, -1): 
                deltas.append(deltas[-1].dot(self.weights[l].T)*self.activation_prime(a[l]))
            deltas.reverse()
            for i in range(len(self.weights)):
                layer = np.atleast_2d(a[i])
                delta = np.atleast_2d(deltas[i])
                self.weights[i] += learning_rate * np.dot(layer.T, delta)

    def predict(self, x): 
        a = np.concatenate((np.ones(1), np.array(x)))
        for l in range(0, len(self.weights)):
            a = self.activation(np.dot(a, self.weights[l]))
        return a

并利用sklearn包中的iris数据集来验证算法的准确性。

#读取数据
iris = datasets.load_iris()
data = iris['data']
min_max_scaler = MinMaxScaler()
newdata = min_max_scaler.fit_transform(data)

print("————————————————1个中间层————————————————")
nn = AE([4,4,4])     # 4输入4输出,1个中间层(4个结点)
nn.fit(newdata, newdata, 0.01, 50000) #学习率 0.01 ， 迭代次数 50000
for x in newdata:
    print("初始数据",x,"自编码后数据",nn.predict(x))

————————————————1个中间层————————————————
初始数据 [0.22222222 0.625      0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.22735156 0.64396524 0.07139401 0.03898217]
初始数据 [0.16666667 0.41666667 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.12542281 0.45237477 0.07822221 0.02059593]
初始数据 [0.11111111 0.5        0.05084746 0.04166667] 自编码后数据 [0.10063445 0.50684371 0.04776061 0.0339433 ]
初始数据 [0.08333333 0.45833333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.08470202 0.46478568 0.05283872 0.03502866]
初始数据 [0.19444444 0.66666667 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.21885274 0.66505868 0.05755657 0.04598089]
初始数据 [0.30555556 0.79166667 0.11864407 0.125     ] 自编码后数据 [0.31826637 0.74672126 0.11530296 0.12937576]
初始数据 [0.08333333 0.58333333 0.06779661 0.08333333] 自编码后数据 [0.10354818 0.55888568 0.05442063 0.0883282 ]
初始数据 [0.19444444 0.58333333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.20569673 0.60908458 0.07432611 0.03999921]
初始数据 [0.02777778 0.375      0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.00259515 0.35176618 0.0334704  0.02208879]
初始数据 [0.16666667 0.45833333 0.08474576 0.        ] 自编码后数据 [ 0.16442688  0.50861892  0.06705695 -0.0073099 ]
初始数据 [0.30555556 0.70833333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.31161724 0.71420647 0.08536842 0.03594275]
初始数据 [0.13888889 0.58333333 0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.17484955 0.59583311 0.06314123 0.04790602]
初始数据 [0.13888889 0.41666667 0.06779661 0.        ] 自编码后数据 [ 0.11941281  0.4562334   0.05588101 -0.01251043]
初始数据 [0.         0.41666667 0.01694915 0.        ] 自编码后数据 [-0.01555454  0.38332856 -0.00483548 -0.01286941]
初始数据 [0.41666667 0.83333333 0.03389831 0.04166667] 自编码后数据 [0.37654393 0.7846429  0.07126538 0.02129237]
初始数据 [0.38888889 1.         0.08474576 0.125     ] 自编码后数据 [0.38095406 0.83443355 0.07634159 0.12398266]
初始数据 [0.30555556 0.79166667 0.05084746 0.125     ] 自编码后数据 [0.28611517 0.74106656 0.09675044 0.12277695]
初始数据 [0.22222222 0.625      0.06779661 0.08333333] 自编码后数据 [0.21327098 0.63399658 0.08768652 0.07852549]
初始数据 [0.38888889 0.75       0.11864407 0.08333333] 自编码后数据 [0.37754493 0.74232671 0.12865566 0.06953794]
初始数据 [0.22222222 0.75       0.08474576 0.08333333] 自编码后数据 [0.2528033  0.714602   0.073887   0.09173684]
初始数据 [0.30555556 0.58333333 0.11864407 0.04166667] 自编码后数据 [0.30577179 0.63813729 0.12158587 0.03001748]
初始数据 [0.22222222 0.70833333 0.08474576 0.125     ] 自编码后数据 [0.22990482 0.68209936 0.09892936 0.13079891]
初始数据 [0.08333333 0.66666667 0.         0.04166667] 自编码后数据 [0.11174209 0.62049109 0.01416072 0.05033305]
初始数据 [0.22222222 0.54166667 0.11864407 0.16666667] 自编码后数据 [0.18941321 0.55714306 0.14670444 0.15906668]
初始数据 [0.13888889 0.58333333 0.15254237 0.04166667] 自编码后数据 [0.20233244 0.60379218 0.0785444  0.05368182]
初始数据 [0.19444444 0.41666667 0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.16833375 0.46791674 0.10061331 0.02295726]
初始数据 [0.19444444 0.58333333 0.10169492 0.125     ] 自编码后数据 [0.18594346 0.5903608  0.11166992 0.12250704]
初始数据 [0.25       0.625      0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.25597449 0.65246533 0.08474049 0.03730126]
初始数据 [0.25       0.58333333 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.23676663 0.62109505 0.08613262 0.03195143]
初始数据 [0.11111111 0.5        0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.12902391 0.51736976 0.06361074 0.04083186]
初始数据 [0.13888889 0.45833333 0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.13699883 0.48902928 0.07651709 0.03306009]
初始数据 [0.30555556 0.58333333 0.08474576 0.125     ] 自编码后数据 [0.25774307 0.61656734 0.14092005 0.1071723 ]
初始数据 [0.25       0.875      0.08474576 0.        ] 自编码后数据 [0.31821814 0.79174094 0.01614263 0.0123694 ]
初始数据 [0.33333333 0.91666667 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.3536472  0.81012533 0.03899854 0.04016876]
初始数据 [0.16666667 0.45833333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.14863222 0.49545823 0.0801962  0.0284862 ]
初始数据 [0.19444444 0.5        0.03389831 0.04166667] 自编码后数据 [0.15331727 0.53314312 0.06822591 0.02479639]
初始数据 [0.33333333 0.625      0.05084746 0.04166667] 自编码后数据 [0.29692724 0.66587908 0.10002741 0.02363812]
初始数据 [0.16666667 0.66666667 0.06779661 0.        ] 自编码后数据 [0.21372497 0.66810006 0.03380809 0.01107956]
初始数据 [0.02777778 0.41666667 0.05084746 0.04166667] 自编码后数据 [0.00886332 0.39075951 0.02693966 0.02648738]
初始数据 [0.22222222 0.58333333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.22584673 0.6163718  0.08281796 0.03688657]
初始数据 [0.19444444 0.625      0.05084746 0.08333333] 自编码后数据 [0.18498848 0.62394212 0.07501294 0.07974003]
初始数据 [0.05555556 0.125      0.05084746 0.08333333] 自编码后数据 [-0.09859155  0.05636961  0.04873416 -0.00160692]
初始数据 [0.02777778 0.5        0.05084746 0.04166667] 自编码后数据 [0.04032116 0.47268388 0.02409017 0.03994104]
初始数据 [0.19444444 0.625      0.10169492 0.20833333] 自编码后数据 [0.1699757  0.60242199 0.142987   0.21554021]
初始数据 [0.22222222 0.75       0.15254237 0.125     ] 自编码后数据 [0.27302956 0.71428773 0.11151212 0.14218377]
初始数据 [0.13888889 0.41666667 0.06779661 0.08333333] 自编码后数据 [0.08777932 0.42822682 0.08174191 0.05960583]
初始数据 [0.22222222 0.75       0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.2736346  0.72423394 0.05977259 0.05189   ]
初始数据 [0.08333333 0.5        0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.08957523 0.49987851 0.04472054 0.03847804]
初始数据 [0.27777778 0.70833333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.29307578 0.70959891 0.07755298 0.03986917]
初始数据 [0.19444444 0.54166667 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.18478141 0.57394963 0.07441597 0.03373359]
初始数据 [0.75       0.5        0.62711864 0.54166667] 自编码后数据 [0.71592323 0.51717729 0.68526008 0.56465637]
初始数据 [0.58333333 0.5        0.59322034 0.58333333] 自编码后数据 [0.59260749 0.52857129 0.63247371 0.62694233]
初始数据 [0.72222222 0.45833333 0.66101695 0.58333333] 自编码后数据 [0.70557007 0.47714633 0.70485678 0.6113184 ]
初始数据 [0.33333333 0.125      0.50847458 0.5       ] 自编码后数据 [0.31583199 0.10190303 0.51209822 0.50791703]
初始数据 [0.61111111 0.33333333 0.61016949 0.58333333] 自编码后数据 [0.60871358 0.35700014 0.66834519 0.60660601]
初始数据 [0.38888889 0.33333333 0.59322034 0.5       ] 自编码后数据 [0.45713007 0.35749003 0.55429581 0.54724606]
初始数据 [0.55555556 0.54166667 0.62711864 0.625     ] 自编码后数据 [0.58258737 0.56207849 0.64246095 0.67626941]
初始数据 [0.16666667 0.16666667 0.38983051 0.375     ] 自编码后数据 [0.13255021 0.13698589 0.33791625 0.37278063]
初始数据 [0.63888889 0.375      0.61016949 0.5       ] 自编码后数据 [0.65246159 0.40519572 0.65062525 0.52056241]
初始数据 [0.25       0.29166667 0.49152542 0.54166667] 自编码后数据 [0.24383351 0.28940863 0.47152506 0.58428389]
初始数据 [0.19444444 0.         0.42372881 0.375     ] 自编码后数据 [ 0.14259317 -0.05987761  0.37557557  0.34042074]
初始数据 [0.44444444 0.41666667 0.54237288 0.58333333] 自编码后数据 [0.45163507 0.44741276 0.5728115  0.62830383]
初始数据 [0.47222222 0.08333333 0.50847458 0.375     ] 自编码后数据 [0.48566331 0.06675926 0.5480308  0.34590183]
初始数据 [0.5        0.375      0.62711864 0.54166667] 自编码后数据 [0.55543613 0.40338765 0.61880086 0.58602942]
初始数据 [0.36111111 0.375      0.44067797 0.5       ] 自编码后数据 [0.33989178 0.40175294 0.47380721 0.53511047]
初始数据 [0.66666667 0.45833333 0.57627119 0.54166667] 自编码后数据 [0.64654026 0.48995818 0.64820041 0.56713984]
初始数据 [0.36111111 0.41666667 0.59322034 0.58333333] 自编码后数据 [0.41559245 0.43980089 0.56164246 0.64353351]
初始数据 [0.41666667 0.29166667 0.52542373 0.375     ] 自编码后数据 [0.47684083 0.32621538 0.50401604 0.38891206]
初始数据 [0.52777778 0.08333333 0.59322034 0.58333333] 自编码后数据 [0.51099641 0.04669354 0.65520729 0.58011229]
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print("————————————————2个中间层————————————————")
nn = AE([4,4,4,4])     # 4输入4输出,2个中间层(每层4个结点)
nn.fit(newdata, newdata, 0.01, 50000) #学习率 0.01 ， 迭代次数 50000
for x in newdata:
    print("初始数据",x,"自编码后数据",nn.predict(x))

————————————————2个中间层————————————————
初始数据 [0.22222222 0.625      0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.21726453 0.65233743 0.05798185 0.03995504]
初始数据 [0.16666667 0.41666667 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.15668245 0.47636593 0.0876436  0.027529  ]
初始数据 [0.11111111 0.5        0.05084746 0.04166667] 自编码后数据 [0.09411234 0.54685261 0.06167697 0.0395439 ]
初始数据 [0.08333333 0.45833333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.07560961 0.50080474 0.08762399 0.05605771]
初始数据 [0.19444444 0.66666667 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.19118632 0.67672158 0.04964947 0.0479709 ]
初始数据 [0.30555556 0.79166667 0.11864407 0.125     ] 自编码后数据 [0.30758742 0.73177535 0.11207204 0.09878124]
初始数据 [0.08333333 0.58333333 0.06779661 0.08333333] 自编码后数据 [0.07087588 0.58949046 0.07520098 0.07478647]
初始数据 [0.19444444 0.58333333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.19861173 0.61466807 0.07283511 0.04624075]
初始数据 [0.02777778 0.375      0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [-0.00452989  0.42288972  0.08687381  0.0527269 ]
初始数据 [0.16666667 0.45833333 0.08474576 0.        ] 自编码后数据 [0.17360694 0.52419745 0.07078833 0.01894753]
初始数据 [0.30555556 0.70833333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.29757846 0.71279081 0.06440832 0.04696504]
初始数据 [0.13888889 0.58333333 0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.15116549 0.60315882 0.07904136 0.06102048]
初始数据 [0.13888889 0.41666667 0.06779661 0.        ] 自编码后数据 [0.13482076 0.48779579 0.06545715 0.01195864]
初始数据 [0.         0.41666667 0.01694915 0.        ] 自编码后数据 [-0.04122487  0.48268759  0.02921795  0.01807603]
初始数据 [0.41666667 0.83333333 0.03389831 0.04166667] 自编码后数据 [0.35171947 0.80058639 0.05156757 0.05595504]
初始数据 [0.38888889 1.         0.08474576 0.125     ] 自编码后数据 [0.34538471 0.83825646 0.10418032 0.1269381 ]
初始数据 [0.30555556 0.79166667 0.05084746 0.125     ] 自编码后数据 [0.27284547 0.74702231 0.07587525 0.07938771]
初始数据 [0.22222222 0.625      0.06779661 0.08333333] 自编码后数据 [0.2125481  0.63969517 0.07850213 0.05784795]
初始数据 [0.38888889 0.75       0.11864407 0.08333333] 自编码后数据 [0.37593921 0.72839131 0.10571117 0.0705682 ]
初始数据 [0.22222222 0.75       0.08474576 0.08333333] 自编码后数据 [0.22157633 0.7156269  0.06976792 0.0750168 ]
初始数据 [0.30555556 0.58333333 0.11864407 0.04166667] 自编码后数据 [0.31741856 0.61921363 0.10035278 0.0420408 ]
初始数据 [0.22222222 0.70833333 0.08474576 0.125     ] 自编码后数据 [0.2176891  0.67905201 0.09564579 0.08820892]
初始数据 [0.08333333 0.66666667 0.         0.04166667] 自编码后数据 [4.80397273e-02 6.77085839e-01 2.65824930e-05 3.67485196e-02]
初始数据 [0.22222222 0.54166667 0.11864407 0.16666667] 自编码后数据 [0.22377763 0.5402956  0.16914268 0.11836079]
初始数据 [0.13888889 0.58333333 0.15254237 0.04166667] 自编码后数据 [0.17400565 0.59120621 0.10894837 0.0807518 ]
初始数据 [0.19444444 0.41666667 0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.20049953 0.47199424 0.10864686 0.03635611]
初始数据 [0.19444444 0.58333333 0.10169492 0.125     ] 自编码后数据 [0.19573217 0.58488754 0.12643114 0.09349218]
初始数据 [0.25       0.625      0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.25123609 0.65162423 0.07012736 0.04235863]
初始数据 [0.25       0.58333333 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.24371593 0.62549428 0.06619109 0.03105309]
初始数据 [0.11111111 0.5        0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.116879   0.53528691 0.09222275 0.06085164]
初始数据 [0.13888889 0.45833333 0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.14365994 0.5038995  0.1005479  0.05264831]
初始数据 [0.30555556 0.58333333 0.08474576 0.125     ] 自编码后数据 [0.29466801 0.60254442 0.12443228 0.06928308]
初始数据 [0.25       0.875      0.08474576 0.        ] 自编码后数据 [0.25031415 0.80061347 0.04024526 0.07477363]
初始数据 [0.33333333 0.91666667 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.3024392  0.82051933 0.06047425 0.0889978 ]
初始数据 [0.16666667 0.45833333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.16621676 0.51046009 0.09192513 0.03986343]
初始数据 [0.19444444 0.5        0.03389831 0.04166667] 自编码后数据 [0.17326654 0.56081856 0.05536698 0.01696653]
初始数据 [0.33333333 0.625      0.05084746 0.04166667] 自编码后数据 [0.30863579 0.66921133 0.05578289 0.01806727]
初始数据 [0.16666667 0.66666667 0.06779661 0.        ] 自编码后数据 [0.17000617 0.68533886 0.0290628  0.03612333]
初始数据 [0.02777778 0.41666667 0.05084746 0.04166667] 自编码后数据 [-0.00561205  0.46430393  0.07146704  0.04904893]
初始数据 [0.22222222 0.58333333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.22547737 0.61811064 0.07470186 0.04200522]
初始数据 [0.19444444 0.625      0.05084746 0.08333333] 自编码后数据 [0.17720172 0.6400374  0.06595015 0.05507019]
初始数据 [0.05555556 0.125      0.05084746 0.08333333] 自编码后数据 [-0.03711396  0.13786725  0.09652923  0.00726155]
初始数据 [0.02777778 0.5        0.05084746 0.04166667] 自编码后数据 [0.00366667 0.53493119 0.05666029 0.05365065]
初始数据 [0.19444444 0.625      0.10169492 0.20833333] 自编码后数据 [0.18740818 0.59039727 0.16467693 0.13936794]
初始数据 [0.22222222 0.75       0.15254237 0.125     ] 自编码后数据 [0.25248447 0.68848069 0.12782615 0.11355167]
初始数据 [0.13888889 0.41666667 0.06779661 0.08333333] 自编码后数据 [0.11769023 0.46000849 0.1081876  0.0566429 ]
初始数据 [0.22222222 0.75       0.10169492 0.04166667] 自编码后数据 [0.2335394  0.72276159 0.06100449 0.06569475]
初始数据 [0.08333333 0.5        0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.07191371 0.53918177 0.07034642 0.05151371]
初始数据 [0.27777778 0.70833333 0.08474576 0.04166667] 自编码后数据 [0.27408263 0.70950642 0.06184292 0.04987302]
初始数据 [0.19444444 0.54166667 0.06779661 0.04166667] 自编码后数据 [0.18993917 0.58685821 0.06955197 0.03566855]
初始数据 [0.75       0.5        0.62711864 0.54166667] 自编码后数据 [0.71948843 0.47592405 0.64839476 0.56215552]
初始数据 [0.58333333 0.5        0.59322034 0.58333333] 自编码后数据 [0.62502168 0.46145985 0.6368782  0.58785821]
初始数据 [0.72222222 0.45833333 0.66101695 0.58333333] 自编码后数据 [0.70462416 0.45063204 0.671522   0.61215094]
初始数据 [0.33333333 0.125      0.50847458 0.5       ] 自编码后数据 [0.2736934  0.10527914 0.48353816 0.49588982]
初始数据 [0.61111111 0.33333333 0.61016949 0.58333333] 自编码后数据 [0.61258881 0.33816155 0.63152124 0.60017374]
初始数据 [0.38888889 0.33333333 0.59322034 0.5       ] 自编码后数据 [0.43238625 0.32378112 0.55019762 0.52853986]
初始数据 [0.55555556 0.54166667 0.62711864 0.625     ] 自编码后数据 [0.61747196 0.48799812 0.66404693 0.63049441]
初始数据 [0.16666667 0.16666667 0.38983051 0.375     ] 自编码后数据 [0.0906137  0.13874464 0.37119407 0.36399229]
初始数据 [0.63888889 0.375      0.61016949 0.5       ] 自编码后数据 [0.64600991 0.37425512 0.59549578 0.5195453 ]
初始数据 [0.25       0.29166667 0.49152542 0.54166667] 自编码后数据 [0.22177741 0.2532313  0.51908019 0.54926519]
初始数据 [0.19444444 0.         0.42372881 0.375     ] 自编码后数据 [ 0.05715311 -0.04866673  0.33461618  0.3281274 ]
初始数据 [0.44444444 0.41666667 0.54237288 0.58333333] 自编码后数据 [0.48789828 0.38079867 0.59668811 0.5818023 ]
初始数据 [0.47222222 0.08333333 0.50847458 0.375     ] 自编码后数据 [0.45249252 0.06162193 0.41475745 0.32652834]
初始数据 [0.5        0.375      0.62711864 0.54166667] 自编码后数据 [0.54672801 0.36980787 0.60230276 0.5696909 ]
初始数据 [0.36111111 0.375      0.44067797 0.5       ] 自编码后数据 [0.38554652 0.33529324 0.50692614 0.48024433]
初始数据 [0.66666667 0.45833333 0.57627119 0.54166667] 自编码后数据 [0.66741962 0.4361337  0.6202736  0.54604911]
初始数据 [0.36111111 0.41666667 0.59322034 0.58333333] 自编码后数据 [0.41538291 0.37682304 0.59673289 0.60110835]
初始数据 [0.41666667 0.29166667 0.52542373 0.375     ] 自编码后数据 [0.45912842 0.28968239 0.46386951 0.3852091 ]
初始数据 [0.52777778 0.08333333 0.59322034 0.58333333] 自编码后数据 [0.46976322 0.07453916 0.56925359 0.58393217]
初始数据 [0.36111111 0.20833333 0.49152542 0.41666667] 自编码后数据 [0.36148937 0.19978627 0.45448448 0.4114701 ]
初始数据 [0.44444444 0.5        0.6440678  0.70833333] 自编码后数据 [0.51343064 0.44454766 0.68997517 0.70784347]
初始数据 [0.5        0.33333333 0.50847458 0.5       ] 自编码后数据 [0.52194533 0.31825012 0.54254016 0.49102325]
初始数据 [0.55555556 0.20833333 0.66101695 0.58333333] 自编码后数据 [0.54578644 0.23299708 0.6192812  0.61672625]
初始数据 [0.5        0.33333333 0.62711864 0.45833333] 自编码后数据 [0.54667149 0.33893511 0.55370355 0.49252821]
初始数据 [0.58333333 0.375      0.55932203 0.5       ] 自编码后数据 [0.60328021 0.36497183 0.57363899 0.50402549]
初始数据 [0.63888889 0.41666667 0.57627119 0.54166667] 自编码后数据 [0.64517896 0.40260596 0.61283641 0.54748406]
初始数据 [0.69444444 0.33333333 0.6440678  0.54166667] 自编码后数据 [0.67171447 0.34583397 0.62928104 0.56952153]
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