JAVA实现感知器算法

JAVA实现感知器算法

简述

随着互联网的高速发展，A（AI）B（BigData）C（Cloud）已经成为当下的核心发展方向，假如三者深度结合的话，AI是其中最核心的部分。所以如果说在未来社会，每个人都必须要学会编程的话，那么对于程序员来说，人工智能则是他们所必须掌握的技术（科技发展真tm快）。

这篇文章介绍并用java实现了一种最简单的感知器网络，不纠结于公式的推导，旨在给大家提供一下学习神经网络的思路，对神经网络有一个大概的认识。

感知器网络模型分析

首先看一张图

如果稍微对神经网络感兴趣的一定对这张图不陌生，这张图是神经元的结构图

X1~Xm表示输入，W1~Wm表示突触权值，表示求和结点，Activation function表示激活函数，之后输出一个结果，具体的流程是

神经元接收到输入，每个输入都会与其相对路径上的权值相乘，到了求和结点进行求和，这里把求和结点的结果设为z ：

z = X1 * W1 + X2 * W2 + X3 * W3 + ...... + Xm * Wm

之后将 z 传入到激活函数(这里我们称激活函数为 f)进行二分类模式识别 ：

if f(x) > e,y = 1

else y = -1

e 为阈值

y 为分类结果

这里可以看出，如果 f(x) 的值大于阈值，得到分类 y = 1，反之 y = -1

注：相对于生物神经元受到刺激表示的反应，如果刺激在可接受范围之内，则神经元会抑制刺激（y = -1），如果超过范围则会兴奋（y = 1），而这个范围的分水岭就是阈值（e）

学习

我们发现，如果权值和阈值都固定的话，那么这个神经网络就没有存在的意义了，所以我们引入学习的概念，通过学习，让神经网络去修改权值和阈值，从而可以动态的修正模式识别的正确率，这才是机器学习的本质。

那么如何学习呢？当我们在使用之前我们需要提供给此网络一组样本数据（这里采取的是有教师模式学习），样本数据包括输入数据x和正确的识别结果y'。

当我们输入训练数据x得到模式识别y之后进行判断，如果 y != y' ，则会去调整此网络的权值和阈值，调整请看公式， 表示学习率（修正率），update 表示需要修正值：

update = * (yi - y')

update = (f(x) - y')

m

Wi += update * Xi

i=1

e += update

当感知器分类结果等于正确分类，update = 0，不调整网络；如果不等于正确分类，则会调整全部的权值（w）与阈值（e）

以上就是我所介绍的感知器最简单的学习流程：

输入数据->求和得到z->通过激活函数等到分类结果->分类结果与正确结果不符则调整网络

下面就让我们来实现这个简单的神经网络吧

Java代码实现

这里我所实现的是通过神经网络学习识别整数的正负

首先定义一个感知器的类

/**

* Created by CimZzz on 12/2/17.

*

*/

public class Perceptron {

/**

* 学习率

*/

private final float learnRate;

/**

* 学习次数

*/

private final int studyCount;

/**

* 阈值

*/

private float e;

/**

* 权值

* 因为判断整数正负只需要一条输入，所以这里只有一个权值，多条输入可以设置为数组

*/

private float w;

/**

* 每次学习的正确率

*/

private float[] correctRate;

//

/**

* 构造函数初始化学习率，学习次数，权值、阈值初始化为0

* @param learnRate 学习率（取值范围 0 < learnRate < 1）

* @param studyCount 学习次数

*/

public Perceptron(float learnRate, int studyCount) {

this.learnRate = learnRate;

this.studyCount = studyCount;

this.e = 0;

this.w = 0;

this.correctRate = new float[studyCount];

}

/**

* 学习函数，samples 是一个包含输入数据和分类结果的二维数组，

* samples[][0] 表示输入数据

izHdrguFxv * samples[][1] 表示正确的分类结果

* @param samples 训练数据

*/

public void fit(int[][] samples) {

int sampleLength = samples.length;

for(int i = 0 ; i < studyCount ; i ++) {

int errorCount = 0;

for (int[] sample : samples) {

float update = learnRate * (sample[1]-predict(sample[0]));

//更新权值、阈值

w += update * sample[0];

e += update;

//计算错误次数

if (update != 0)

errorCount++;

}

//计算此次学习的正确率

correctRate[i] = 1 - errorCount * 1.0f / sampleLength;

}

}

/**

* 求和函数，模拟求和结点操作 输入数据 * 权值

* @param num 输入数据

* @return 求和结果 z

*/

private float sum(int num) {

return num * w + e;

}

/**

* 激活函数，通过求和结果 z 和阈值 e 进行判断

* @param num 输入数据

* @return 分类结果

*/

public int predict(int num) {

return sum(num) >= 0 ? 1 : -1;

}

/**

* 打印正确率

*/

public void printCorrectRate() {

for (int i = 0 ; i < studyCount ; i ++)

System.out.printf("第%d次学习的正确率 -> %.2f%%\n",i + 1,correctRate[i] * 100);

}

}

然后写生成训练数据的函数

/**

* 生成训练数据

* @return 训练数据

*/

private static int[][] genStudyData() {

//这里我们取 -100 ~ 100 之间的整数，大于0的设为模式 y = 1，反之为 y = -1

int[][] data = new int[201][2];

for(int i = -100 , j = 0; i <= 100 ; i ++ , j ++) {

data[j][0] = i;

data[j][1] = i >= 0 ? 1 : -1;

}

return data;

}

/**

* 生成训练数据

* @return 训练数据

*/

private static int[][] genStudyData2() {

//这里我们取 1~250 之间的整数，大于125的设为模式 y = 1，反之为 y = -1

int[][] data = new int[250][2];

for(int i = 1 , j = 0; i <= 250 ; i ++ , j ++) {

data[j][0] = i;

data[j][1] = i >= 125 ? 1 : -1;

}

return data;

}

最后是主函数

public static void main(String[] args) {

//这里的学习率和训练次数可以根据情况人为调整

Perceptron perceptron = new Perceptron(0.4f,500);

perceptron.fit(genStudyData());

perceptron.printCorrectRate();

System.out.println(perceptron.predict(-1));

System.out.println(perceptron.predict(126));

}

大家可以测试一下

局限性

这个感知器神经网络比较简单，是适用于可线性划分的数据，比如一维的话正数和负数，二维的坐标象限分类；对于不可线性划分的数据无法进行正确的分类，如寻找质数等

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