package app.com.mybigdecimal;
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.text.DecimalFormat;
/**
* Created by Administrator on 2017/9/8.
*
* 不能用float,会丢失精度,最好是传入String类型
*
* double可以16位数不会丢失精度,多了就失精度
* float可以8位数不会丢失精度,多了就失精度
*
* 2.当浮点型数位太大时,直接加双引号或toString 会变成科学计数法
* Log.d("=====math",Double.toString(100000000.61d)); //1.0000000061E8
*
*
*
*
*/
public class MyMath {
public static double add(String d1, String d2)
{ // 进行加法运算
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(d2);
return b1.add(b2).doubleValue();
}
public static double sub(String d1, String d2)
{ // 进行减法运算
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(d2);
return b1.subtract(b2).doubleValue();
}
public static double sub(double d1, double d2)
{ // 进行减法运算
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(d2);
return b1.subtract(b2).doubleValue();
}
public static double mul(String d1, String d2)
{ // 进行乘法运算
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(d2);
return b1.multiply(b2).doubleValue();
}
public static double div(String d1,
String d2,int len) {// 进行除法运算
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(d2);
return b1.divide(b2,len,BigDecimal.
ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
/*==================================================================================*/
/*
* 将字符串数字或者浮点类型进行四舍五入保留num位小数点
*
* roundString("450359962737049688.136",2)
* 输出:
* 450359962737049688.14
*
* roundString(450359962737049688d.136,2)
* 输出:
* 450359962737049664.00 //因为double 位数16才能不丢失精度
*
* */
public static String roundString(String d, int len) { // 进行四舍五入
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(1);
// 任何一个数字除以1都是原数字
// ROUND_HALF_UP是BigDecimal的一个常量,
return b1.divide(b2, len,BigDecimal.
ROUND_HALF_UP).toString();
}
public static String roundString(double d, int len) { // 进行四舍五入
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(1);
// 任何一个数字除以1都是原数字
// ROUND_HALF_UP是BigDecimal的一个常量,
return b1.divide(b2, len,BigDecimal.
ROUND_HALF_UP).toString();
}
/*
* 转为double如果数字太长会显示5.996273714E7,所以看情况要不要在进行字符串数字的转换
*
* */
public static double roundDouble(String d, int len) { // 进行四舍五入
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(1);
// 任何一个数字除以1都是原数字
// ROUND_HALF_UP是BigDecimal的一个常量,
return b1.divide(b2, len,BigDecimal.
ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
public static double roundDouble(double d, int len) { // 进行四舍五入
BigDecimal b1 = new BigDecimal(d);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(1);
// 任何一个数字除以1都是原数字
// ROUND_HALF_UP是BigDecimal的一个常量,
return b1.divide(b2, len,BigDecimal.
ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
/*==================================================================================*/
/**
* 将小数四舍五入保留num位小数点,不能传入String
*
* double可以16位数不会丢失精度,多了就失精度
* float可以8位数不会丢失精度,多了就失精度
*
*/
public static String formatDoubleData( double f) {
DecimalFormat decimalFormat = new DecimalFormat("0.000");//构造方法的字符格式这里如果小数不足2位,会以0补足.
String p = decimalFormat.format(f);
return p;
}
public static String formatDoubleData( float f) {
DecimalFormat decimalFormat = new DecimalFormat("0.000");//构造方法的字符格式这里如果小数不足2位,会以0补足.
String p = decimalFormat.format(f);
return p;
}
/*==================================================================================*/
/*
* 把浮点型转成了String类型
* formatDoubleData2(0.00112d)
* 输出
* 0.0011199999999999999018840401987517907400615513324737548828125
*
* */
public static String formatDoubleData2( double f) {
BigDecimal decimalFormat = new BigDecimal(f);
return decimalFormat.toString();
}
/*================================*/
/**
* 保留double类型小数后两位,不四舍五入,直接取小数后两位 比如:10.1269 返回:10.12
*
* 先把数值转化成有四个小数点的数值,然后判断小数点的位置,然后截取到小数点后两位
*/
public static String formatDouble(double doubleValue) {
// 保留4位小数
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.0000");
String result = df.format(doubleValue);
// 截取第一位
String index = result.substring(0, 1);
if (".".equals(index)) {
result = "0" + result;
}
// 获取小数 . 号第一次出现的位置
// int inde = firstIndexOf(result, ".");
int inde = result.indexOf(".");
// 字符串截断,截取到只剩下两位数
return result.substring(0, inde + 3);
}
/**
* 查找字符串pattern在str中第一次出现的位置
*/
public static int firstIndexOf(String str, String pattern) {
for (int i = 0; i < (str.length() - pattern.length()); i++) {
int j = 0;
while (j < pattern.length()) {
if (str.charAt(i + j) != pattern.charAt(j))
break;
j++;
}
if (j == pattern.length())
return i;
}
return -1;
}
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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