回声状态网络源码实现

实现了回声状态网络，同时含有一维数据集和测试案例，代码运行在jupyter notebook python3 环境下

“““This example file shows how to use the SimpleESN class in the scikit-learn
fashion. It is inspired by the minimalistic ESN example of Mantas Lukoševičius
“““
# Copyright （C） 2015 Sylvain Chevallier 

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from simple_esn import SimpleESN
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from numpy import loadtxt atleast_2d
import matplotlib.pyplot as plt
from pprint import pprint
from time import time
import numpy as np

if __name__ == ‘__main__‘:
    X = loadtxt（‘MackeyGlass_t17.txt‘）
    X = atleast_2d（X）.T
    train_length = 2000
    test_length = 2000
    
    X_train = X[:train_length]
    y_train = X[1:train_length+1]
    X_test = X[train_length:train_length+test_length]
    y_test = X[train_length+1:train_length+test_length+1]

    # Simple training
    my_esn = SimpleESN（n_readout=1000 n_components=1000
                       damping = 0.3 weight_scaling = 1.25）
    echo_train = my_esn.fit_transform（X_train）
    regr = Ridge（alpha = 0.01）
    regr.fit（echo_train y_train）
    echo_test = my_esn.transform（X_test）
    y_true y_pred = y_test regr.predict（echo_test）
    err = mean_squared_error（y_true y_pred）
    
    fp = plt.figure（figsize=（12 4））
    trainplot = fp.add_subplot（1 3 1）
    trainplot.plot（X_train[100:600] ‘b‘）
    trainplot.set_title（‘Some training signal‘）
    echoplot = fp.add_subplot（1 3 2）
    echoplot.plot（echo_train[100:600:20]）
    echoplot.set_title（‘Some reservoir activation‘）
    testplot =  fp.add_subplot（1 3 3）
    testplot.plot（X_test[-500:] ‘b‘ label=‘test signal‘）
    testplot.plot（y_pred[-500:] ‘g‘ label=‘prediction‘）
    testplot.set_title（‘Prediction （MSE %0.3f）‘ % err）
    testplot.legend（loc=‘lower right‘）
    plt.tight_layout（0.5）

    # Grid search
    pipeline = Pipeline（[（‘esn‘ SimpleESN（n_readout=1000））
                         （‘ridge‘ Ridge（alpha = 0.01））]）
    parameters = {
        ‘esn__n_readout‘: [1000]
        ‘esn__n_components‘: [1000]
        ‘esn__weight_scaling‘: [0.9 1.25]
        ‘esn__damping‘: [0.3]
        ‘ridge__alpha‘: [0.01 0.001]
    }
    grid_search = GridSearchCV（pipeline parameters n_jobs=-1 verbose=1 cv=3）
    print （“Starting grid search with parameters“）
    pprint （parameter

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-06-26 18:47  ESN\
     目录           0  2018-06-26 18:47  ESN\.ipynb_checkpoints\
     目录           0  2018-06-26 20:41  ESN\simple_esn\
     文件         129  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\.codeclimate.yml
     文件         371  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\.coveragerc
     目录           0  2018-06-26 19:20  ESN\simple_esn\.ipynb_checkpoints\
     文件      360202  2018-06-26 19:01  ESN\simple_esn\.ipynb_checkpoints\plot_mackey_glass-checkpoint.ipynb
     文件       10181  2018-06-26 19:00  ESN\simple_esn\.ipynb_checkpoints\simple_esn-checkpoint.ipynb
     文件        5929  2018-06-26 20:41  ESN\simple_esn\.ipynb_checkpoints\test-checkpoint.ipynb
     文件         987  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\.travis.yml
     文件       35142  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\LICENSE
     文件      265429  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\MackeyGlass_t17.txt
     文件        6598  2018-06-26 19:05  ESN\simple_esn\plot_mackey_glass.ipynb
     文件        3965  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\plot_mackey_glass.py
     文件        2072  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\README.md
     文件          30  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\requirements.txt
     文件       10181  2018-06-26 19:00  ESN\simple_esn\simple_esn.ipynb
     文件        7922  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\simple_esn.py
     文件        5929  2018-06-26 20:41  ESN\simple_esn\test.ipynb
     文件        1751  2017-05-23 14:34  ESN\simple_esn\test_simple_esn.py
     目录           0  2018-06-26 19:00  ESN\simple_esn\__pycache__\
     文件        6290  2018-06-26 19:00  ESN\simple_esn\__pycache__\simple_esn.cpython-36.pyc