神经网络：从MLP到RNN的探索

### 神经网络：从MLP到RNN的探索 #### 1. MLP模型训练与评估 在机器学习中，多层感知器（MLP）是一种常用的神经网络模型。我们可以使用不同的库来构建和训练MLP模型，如TensorFlow、Keras和TFLearn。 以使用TFLearn进行MNIST分类为例，训练模型的代码如下： ```python model.fit(X_train, Y_train, n_epoch=n_epochs, batch_size=batch_size, show_metric=True, run_id="dense_model") ``` 训练完成后，会得到类似如下的输出： ```plaintext Training Step: 27499 | total loss: 0.11236 | time: 5.853s | SGD | epoch: 050 | loss: 0.11236 - acc: 0.9687 -- iter: 54900/55000 Training Step: 27500 | total loss: 0.11836 | time: 5.863s | SGD | epoch: 050 | loss: 0.11836 - acc: 0.9658 -- iter: 55000/55000 ``` 评估模型并打印准确率的代码如下： ```python score = model.evaluate(X_test, Y_test) print('Test accuracy:', score[0]) ``` 输出结果为： ```plaintext Test accuracy: 0.9637 ``` 不同库构建的MLP模型在相同架构和参数下，准确率会有所差异。以下是不同库的准确率对比表格： | 库 | 准确率 | | ---- | ---- | | 纯TensorFlow | 0.93 - 0.94 | | Keras | 0.96 - 0.98 | | TFLearn | 0.96 - 0.97 | 可以看出，Keras和TFLearn等高级库在构建和训练神经网络模型时更加便捷，代码也相对简洁。 #### 2. MLP用于时间序列回归 除了图像分类，MLP还可以用于时间序列回归。下面以国际航空公司乘客数据集为例，介绍如何使用MLP进行时间序列回归。 ##### 2.1 数据集准备 首先，加载数据集： ```python import os import pandas as pd filename = os.path.join(datasetslib.datasets_root, 'ts-data', 'international-airline-passengers-cleaned.csv') dataframe = pd.read_csv(filename, usecols=[1], header=0) dataset = dataframe.values dataset = dataset.astype('float32') ``` 然后，将数据集拆分为训练集和测试集： ```python from datasetslib import dsu train, test = dsu.train_test_split(dataset, train_size=0.67) ``` 最后，将数据集转换为监督学习数据集： ```python from datasetslib import tsd n_x = 2 n_y = 1 X_train, Y_train, X_test, Y_test = tsd.mvts_to_xy(train, test, n_x=n_x, n_y=n_y) ``` ##### 2.2 模型构建与训练 导入所需的Keras模块： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import SGD ``` 设置模型的超参数： ```python num_layers = 2 num_neurons = [8, 8] n_epochs = 50 batch_size = 2 ``` 构建、编译和训练模型： ```python model = Sequential() model.add(Dense(num_neurons[0], activation='relu', input_shape=(n_x,))) mo ```