Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3
Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3
第二章Deep Belief Network (深度信念网络)
实例
3.1 測试数据
依照上例数据,或者新建图片识别数据。
3.2 DBN实例
(读取固定样本:来源于经典优化算法測试函数Sphere
Model)***********//
//2 读取样本数据
Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)
valdata_path ="/user/huangmeiling/deeplearn/data1"
valexamples =sc.textFile(data_path).cache()
valtrain_d1 =examples.map { line =>
valf1 = line.split("\t")
valf =f1.map(f =>f.toDouble)
)
))
,f.length)
(,y.length,y),new
BDM(,x.length,x))
}
valtrain_d =train_d1.map(f => (f._2,
f._3))
valopts = Array(100.0,20.0,0.0)
//3 设置训练參数,建立DBN模型
valDBNmodel =new DBN().
setSize(Array(,
)).
setLayer().
setMomentum(0.1).
setAlpha(1.0).
DBNtrain(train_d,
opts)
//4 DBN模型转化为NN模型
)
valnnopts = Array(100.0,50.0,0.0)
valnumExamples =train_d.count()
println(s"numExamples = $numExamples.")
println(mynn._2)
tomynn._1.length
-) {
print(mynn._1(i) +"\t")
}
println()
println("mynn_W1")
)
totmpw1.rows
-) {
totmpw1.cols
-) {
print(tmpw1(i,j) +"\t")
}
println()
}
valNNmodel =new NeuralNet().
setSize(mynn._1).
setLayer(mynn._2).
setActivation_function("sigm").
setOutput_function("sigm").
setInitW(mynn._3).
NNtrain(train_d,
nnopts)
//5 NN模型測试
valNNforecast =NNmodel.predict(train_d)
valNNerror =NNmodel.Loss(NNforecast)
println(s"NNerror = $NNerror.")
),
f.)
println("预測结果——实际值:预測值:误差")
untilprintf1.length)
println(printf1(i)._1 +"\t"
+printf1(i)._2 +"\t"
+ (printf1(i)._2 -printf1(i)._1))
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