GA-BP算法的python实现

此文件基于github中ahmedfgad的NeuralGenetic文件，若可以访问则直接访问，否则谢谢老板的积分。 文章内容详情：此文件没有用TensorFlow，没有用pytorch，只需安装相对应的包即可使用。文章中的适应度是根据预测出来对应的类的正确的个数占总个数比例决定。通过设计自己的适应度要求即可满足上述情况。

import numpy

def sigmoid（inpt）:
    return 1.0/（1.0+numpy.exp（-1*inpt））

def relu（inpt）:
    result = inpt
    result[inpt<0] = 0
    return result

def predict_outputs（weights_mat data_inputs data_outputs activation=“relu“）:
    predictions = numpy.zeros（shape=（data_inputs.shape[0]））
    for sample_idx in range（data_inputs.shape[0]）:
        r1 = data_inputs[sample_idx :]
        for curr_weights in weights_mat:
            r1 = numpy.matmul（r1 curr_weights）
            if activation == “relu“:
                r1 = relu（r1）
            elif activation == “sigmoid“:
                r1 = sigmoid（r1）
        predicted_label = numpy.where（r1 == numpy.max（r1））[0][0]
        predictions[sample_idx] = predicted_label
    correct_predictions = numpy.where（predictions == data_outputs）[0].size
    accuracy = （correct_predictions/data_outputs.size）*100
    return accuracy predictions
    
def fitness（weights_mat data_inputs data_outputs activation=“relu“）:
    accuracy = numpy.empty（shape=（weights_mat.shape[0]））
    for sol_idx in range（weights_mat.shape[0]）:
        curr_sol_mat = weights_mat[sol_idx :]
        accuracy[sol_idx] _ = predict_outputs（curr_sol_mat data_inputs data_outputs activation=activation）
    return accuracy

 属性            大小     日期    时间   名称
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    .......      1288  2020-06-02 04:42  Tutorial-Project\ANN.py

    .......   5650722  2020-06-02 04:42  Tutorial-Project\dataset_features.pkl

     文件       3965  2020-07-31 09:33  Tutorial-Project\Example_GA_ANN.py

    .......      3230  2020-06-02 04:42  Tutorial-Project\ga.py

    .......     15855  2020-06-02 04:42  Tutorial-Project\outputs.pkl

    .......      4419  2020-06-02 04:42  Tutorial-Project\README.md

     文件    1571751  2020-08-01 09:06  Tutorial-Project\weights_20_iterations_10%_mutation.pkl

     文件          0  2020-07-31 09:25  Tutorial-Project\__init__.py

     文件       1339  2020-07-31 09:33  Tutorial-Project\__pycache__\ANN.cpython-37.pyc

     文件       2123  2020-07-31 09:33  Tutorial-Project\__pycache__\ga.cpython-37.pyc

     目录          0  2020-07-31 09:33  Tutorial-Project\__pycache__

     目录          0  2020-07-31 09:35  Tutorial-Project

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