R语言快速深度学习进行回归预测

深度学习在过去几年，由于卷积神经网络的特征提取能力让这个算法又火了一下， 其实 在很多年以前早就有所出现，但是由于深度学习的计算复杂度问题，一直没有被广泛应用。

一般的，卷积层的计算形式为：

其中、x分别表示当前卷积层中第 j 个特征、前一层的第 i 个特征；k表示当前层的第 j 个特征与前一层的第 i 个特征之间的卷积核；M表示需要卷积的前一层的特征的集合，b表示当前卷积层中第 j 个卷积核对应的偏置。 f 为激活函数。

卷积层中的权值与阈值通过随机梯度下降法得到：

式中，a为学习率。

损失函数对卷积层参数的梯度可通过链式求导来得到，如下：


式中，表示前一层的梯度。          

卷积神经网络中的激活函数有多种形式：

式中 a 为固定的参数。

式中，每个batch训练样本中的都随机采样自均值分布，在测试中取。

从上述卷积神经网络看出，学习过程中需要进行 梯度 迭代，真正在实现工业检测等实际应用时时间复杂度极高， 因此学术界进行了优化，优化后的一种单层神经网络极限学习机解决了此问题，在过去应用十分广泛。数据分析培训

为解决上述问题，出现了极限学习机。

用最小二乘法解决的一种特殊结果为，等价为一种矩阵求逆的形式

为的Moore-Penrose广义逆。

1）由于极限学习机求取权值的时候只是计算一个广义逆，因此训练速度比基于梯度的学习算法快很多；

2）基于梯度的学习算法存在很多问题，比如学习速率难以确定、局部网络最小化等， 极限学习机 有效的改善了此类问题，在分类过程中取得了更好的效果；

3）与其他神经网络算法不同， 极限学习机 在训练过程中，选择激活函数过程中可以选择不可微函数。；

4） 极限学习机 算法训练过程并不复杂。 极限学习机 只需要三步就可以完成整个的学习过程。

以下用R代码讲解一下极限学习机

###训练过程如下：

训练过程4步即可。

elmtrain.default <-function(x,y,nhid,actfun,...) {  require(MASS)    if(nhid < 1) stop("ERROR: number of hidden neurons must be >= 1")########1.选择数据，X与Y    T <- t(y)  P <- t(x)########2.随机产生权值，目的在于将X值进行变化      inpweight <- randomMatrix(nrow(P),nhid,-1,1)  tempH <- inpweight %*% P  biashid <- runif(nhid,min=-1,max=1)  biasMatrix <- matrix(rep(biashid, ncol(P)), nrow=nhid, ncol=ncol(P), byrow = F)     tempH = tempH + biasMatrix########3.将变化后的X值进行高维映射，最常用是sig函数     if(actfun == "sig") H = 1 / (1 + exp(-1*tempH))  else {    if(actfun == "sin") H = sin(tempH)    else {      if(actfun == "radbas") H = exp(-1*(tempH^2))      else {        if(actfun == "hardlim") H = hardlim(tempH)        else {          if(actfun == "hardlims") H = hardlims(tempH)          else {            if(actfun == "satlins") H = satlins(tempH)            else {              if(actfun == "tansig") H = 2/(1+exp(-2*tempH))-1              else {                if(actfun == "tribas") H = tribas(tempH)                else {                  if(actfun == "poslin") H = poslin(tempH)                  else {                    if(actfun == "purelin") H = tempH                    else stop(paste("ERROR: ",actfun," is not a valid activation function.",sep=""))                  }                }              }            }          }        }      }    }  }  ########4.拟合出模型系数，即Y=AX中的A     outweight <- ginv(t(H), tol = sqrt(.Machine$double.eps)) %*% t(T)  Y <- t(t(H) %*% outweight)  model = list(inpweight=inpweight,biashid=biashid,outweight=outweight,actfun=actfun,nhid=nhid,predictions=t(Y))  model$fitted.values <- t(Y)  model$residuals <- y - model$fitted.values  model$call <- match.call()  class(model) <- "elmNN"  model}
测试过程， 过程4步即可。
function (object, newdata = NULL, ...) {  if (is.null(newdata))     predictions <- fitted(object)  else {    if (!is.null(object$formula)) {      x <- model.matrix(object$formula, newdata)    }    else {      x <- newdata    }  ########1.获取训练模型中的参数    inpweight <- object$inpweight    biashid <- object$biashid    outweight <- object$outweight    actfun <- object$actfun    nhid <- object$nhid    TV.P <- t(x)  ########2.通过参数将X值进行变化       tmpHTest = inpweight %*% TV.P    biasMatrixTE <- matrix(rep(biashid, ncol(TV.P)), nrow = nhid,                            ncol = ncol(TV.P), byrow = F)    tmpHTest = tmpHTest + biasMatrixTE  ########3.高维度映射，通常选择sig函数    if (actfun == "sig")       HTest = 1/(1 + exp(-1 * tmpHTest))    else {      if (actfun == "sin")         HTest = sin(tmpHTest)      else {        if (actfun == "radbas")           HTest = exp(-1 * (tmpHTest^2))        else {          if (actfun == "hardlim")             HTest = hardlim(tmpHTest)          else {            if (actfun == "hardlims")               HTest = hardlims(tmpHTest)            else {              if (actfun == "satlins")                 HTest = satlins(tmpHTest)              else {                if (actfun == "tansig")                   HTest = 2/(1 + exp(-2 * tmpHTest)) -                   1                else {                  if (actfun == "tribas")                     HTest = tribas(tmpHTest)                  else {                    if (actfun == "poslin")                       HTest = poslin(tmpHTest)                    else {                      if (actfun == "purelin")                         HTest = tmpHTest                      else stop(paste("ERROR: ", actfun,  " is not a valid activation function.",  sep = ""))                    }                  }                }              }            }          }        }      }    }########4.进行预测的值计算，即Y（预测）=AX    TY = t(t(HTest) %*% outweight)    predictions <- t(TY)  }  predictions}
通过R讲述了极限学习机的内部构造，以下是R自带的示例：通过极限学习机预测
library(elmNN)set.seed(1234)Var1 <- runif(50, 0, 100) sqrt.data <- data.frame(Var1, Sqrt=sqrt(Var1))model <- elmtrain.formula(Sqrt~Var1, data=sqrt.data, nhid=10, actfun="sig")new <- data.frame(Sqrt=0,Var1 = runif(50,0,100))p <- predict(model,newdata=new)