自编码器对数据降维,最后采用LSTM对数据进行拟合预测

采用自编码器对高维特征表达成低维特征,最后采用LSTM对数据进行拟合,预测准确率很高。

import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 超参数
EPOCH = 200
LR = 0.005



data = load_iris()
y = data.target
x = data.data


class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AutoEncoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(4, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 12),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(12, 2),
        )

        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(2, 12),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(12, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 4),
        )

    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = sel
评论 13
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值