ffnet:Feed-forward neural network for Python
发布:Lisrelchen | 分类:python
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###Digitsrecognitionexampleforffnet####Trainingfile(data/ocr.dat)contains68patterns-first58#areusedfortrainingandlast10areusedfortesting.#Eachpatterncontains64inputswhichdefine8x8bitmapof#thedigitandl ...
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- ### Digits recognition example for ffnet ###
- # Training file (data/ocr.dat) contains 68 patterns - first 58
- # are used for training and last 10 are used for testing.
- # Each pattern contains 64 inputs which define 8x8 bitmap of
- # the digit and last 10 numbers are the targets (10 targets for 10 digits).
- # Layered network architecture is used here: (64, 10, 10, 10).
- from ffnet import ffnet, mlgraph, readdata
- # Generate standard layered network architecture and create network
- conec = mlgraph((64,10,10,10))
- net = ffnet(conec)
- # Read data file
- print "READING DATA..."
- data = readdata( 'data/ocr.dat', delimiter = ' ' )
- input =data[:, :64] #first 64 columns - bitmap definition
- target = data[:, 64:] #the rest - 10 columns for 10 digits
- # Train network with scipy tnc optimizer - 58 lines used for training
- print "TRAINING NETWORK..."
- net.train_tnc(input[:58], target[:58], maxfun = 2000, messages=1)
- # Test network - remaining 10 lines used for testing
- print
- print "TESTING NETWORK..."
- output, regression = net.test(input[58:], target[58:], iprint = 2)
- ############################################################
- # Make a plot of a chosen digit along with the network guess
- try:
- from pylab import *
- from random import randint
- digitpat = randint(58, 67) #Choose testing pattern to plot
- subplot(211)
- imshow(input[digitpat].reshape(8,8), interpolation = 'nearest')
- subplot(212)
- N = 10# number of digits / network outputs
- ind = arange(N) # the x locations for the groups
- width = 0.35 # the width of the bars
- bar(ind, net(input[digitpat]), width, color='b') #make a plot
- xticks(ind+width/2., ('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0'))
- xlim(-width,N-width)
- axhline(linewidth=1, color='black')
- title("Trained network (64-10-10-10) guesses a digit above...")
- xlabel("Digit")
- ylabel("Network outputs")
- show()
- except ImportError, e:
- print "Cannot make plots. For plotting install matplotlib.\n%s" % e
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