01 |
import random |
02 |
import math |
03 |
04 |
from pyneurgen.neuralnet import NeuralNet |
05 |
from pyneurgen.nodes import BiasNode, Connection |
06 |
07 |
pop_len = 360 |
08 |
factor = 1.0 / float(pop_len) |
09 |
population = [ |
10 |
(i, math.sin(float(i) * factor )) for i in range(pop_len) |
11 |
] |
12 |
13 |
all_inputs = [] |
14 |
all_targets = [] |
15 |
16 |
def population_gen(population): |
17 |
pop_sort = [item for item in population] |
18 |
random.shuffle(pop_sort) |
19 |
for item in pop_sort: |
20 |
yield item |
21 |
22 |
# Build the inputs |
23 |
for position, target in population_gen(population): |
24 |
pos = float(position) |
25 |
all_inputs.append([random.random(), pos * factor]) |
26 |
all_targets.append([target]) |
27 |
28 |
net = NeuralNet() |
29 |
net.init_layers(2, [10], 1) |
30 |
net.randomize_network() |
31 |
net.learnrate = .20 |
32 |
33 |
net.randomize_network() |
34 |
net.set_all_inputs(all_inputs) |
35 |
net.set_all_targets(all_targets) |
36 |
length = len(all_inputs) |
37 |
38 |
learn_end_point = int(length * .8) |
39 |
net.set_learn_range(0, learn_end_point) |
40 |
net.set_test_range(learn_end_point + 1, length - 1) |
41 |
net.layers[1].set_activation_type('tanh') |
42 |
net.learn(epochs=125, show_epoch_results=True,random_testing=False) |
43 |
mse = net.test() |
44 |
45 |
import matplotlib |
46 |
from pylab import plot, legend, subplot, grid |
47 |
from pylab import xlabel, ylabel, show, title |
48 |
49 |
test_positions = [item[0][1] * 1000.0 for item in net.get_test_data()] |
50 |
51 |
all_targets1 = [item[0][0] for item in net.test_actuals_targets] |
52 |
allactuals = [item[1][0] for item in net.test_actuals_targets] |
53 |
54 |
# This is quick and dirty, but it will show the results |
55 |
subplot(3, 1, 1) |
56 |
plot([i[1] for i in population]) |
57 |
title("Population") |
58 |
grid(True) |
59 |
60 |
subplot(3, 1, 2) |
61 |
plot(test_positions, all_targets1, 'bo', label='targets') |
62 |
plot(test_positions, allactuals, 'ro', label='actuals') |
63 |
grid(True) |
64 |
legend(loc='lower left', numpoints=1) |
65 |
title("Test Target Points vs Actual Points") |
66 |
67 |
subplot(3, 1, 3) |
68 |
plot(range(1, len(net.accum_mse) + 1, 1), net.accum_mse) |
69 |
xlabel('epochs') |
70 |
ylabel('mean squared error') |
71 |
grid(True) |
72 |
title("Mean Squared Error by Epoch") |
73 |
74 |
show() |
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