Решение системы линейных алгебраических уравнений нейронной сетью со стохастическим градиентным спуском на языке Golang
Программирование нейронных сетей является одной из самых популярных областей в современной компьютерной науке. Написание эффективных алгоритмов решения систем линейных алгебраических уравнений с использованием нейронных сетей очень важно для различных приложений машинного обучения.В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом написания программы на языке Golang для решения системы линейных алгебраических уравнений нейронной сетью с использованием стохастического градиентного спуска.
Шаг 1⁚ Импортирование пакетов
Первым шагом в написании программы на языке Golang является импортирование необходимых пакетов. В данном случае нам понадобятся пакеты ″fmt″ для вывода результатов, ″math″ для математических операций и ″gonum.org/v1/gonum/mat» для работы с матрицами и векторами.Пример кода⁚
go
package main
import (
″fmt″
″math″
″gonum.org/v1/gonum/mat»
)
Шаг 2⁚ Определение параметров
Далее необходимо определить параметры системы линейных алгебраических уравнений. Нашей целью является нахождение вектора весов нейронной сети. В данном примере будем решать систему из трех уравнений с тремя неизвестными.Пример кода⁚
go
const (
numFeatures 3
numEpochs 100
learningRate 0.01
)
Шаг 3⁚ Создание нейронной сети
Следующим шагом является создание структуры нейронной сети. В данном примере будет использоваться простая нейронная сеть с одним слоем и одним выходом.Пример кода⁚
go
type NeuralNetwork struct {
weights []float64
}
Шаг 4⁚ Инициализация весов
Далее необходимо инициализировать веса нейронной сети случайными значениями. Для этого можно использовать функцию ″rand.Float64″ из пакета ″math/rand».Пример кода⁚
go
func (nn *NeuralNetwork) initWeights {
nn.weights make([]float64, numFeatures)
for i ⁚ 0; i < numFeatures; i {
nn.weights[i] rand.Float64
}
}
Шаг 5⁚ Вычисление прогноза
Теперь необходимо написать функцию для вычисления прогноза нейронной сети. Эта функция будет принимать входные данные и веса нейронной сети, а возвращать предсказанный выход.Пример кода⁚
go
func (nn *NeuralNetwork) predict(features []float64) float64 {
sum ⁚ 0.0
for i ⁚ 0; i < numFeatures; i {
sum nn.weights[i] * features[i]
}
return sigmoid(sum)
}
func sigmoid(x float64) float64 {
return 1.0 / (1.0 math.Exp(-x))
}
Шаг 6⁚ Обучение нейронной сети
Далее необходимо реализовать функцию для обучения нейронной сети с использованием стохастического градиентного спуска. В этой функции будут происходить итерации по всем эпохам обучения и обновление весов нейронной сети на каждой итерации.Пример кода⁚
go
func (nn *NeuralNetwork) train(features *mat.Dense, targets *mat.Dense) {
for epoch ⁚ 0; epoch < numEpochs; epoch {
currTrainingExample ⁚ 0
for i ⁚ 0; i < features.RawMatrix.Rows; i {
predictions ⁚ nn.predict(features.RowView(i).RawVector.Data)
target ⁚ targets.At(i, 0)
err ⁚ target ⏤ predictions
for j ⁚ 0; j < numFeatures; j {
nn.weights[j] learningRate * err * features.At(i, j)
}
}
}
}
Наконец, необходимо добавить код для чтения входных данных, создания нейронной сети, обучения и вывода результатов.Пример кода⁚
go
func main {
features ⁚ mat.NewDense(3, 3, []float64{
1.0, 1.0, 1.0,
2.0, 2.0, 2;0,
3.0, 3.0, 3.0,
})
targets ⁚ mat.NewDense(3, 1, []float64{
2.0,
4.0,
6.0,
})
nn ⁚ NeuralNetwork{}
nn.initWeights
nn.train(features, targets)
fmt.Println(″Weights⁚″, nn.weights)
}
В данной статье я представил программу на языке Golang для решения системы линейных алгебраических уравнений нейронной сетью со стохастическим градиентным спуском. Эта программа может быть использована в различных приложениях машинного обучения для решения систем линейных уравнений. Я надеюсь, что эта статья была полезной и поможет вам в написании своих программ на языке Golang.