ift6266: scripts/stacked

annotate scripts/stacked_dae.py @ 126:66b9513b578f

Fixed bug in pycaptcha/Facade.py

author	boulanni <nicolas_boulanger@hotmail.com>
date	Thu, 18 Feb 2010 14:15:47 -0500
parents	4f37755d301b
children

rev	line source
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	1 #!/usr/bin/python
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	2 # coding: utf-8
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	3
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	4 import numpy
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	5 import theano
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	6 import time
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	7 import theano.tensor as T
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	8 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	9 import os.path
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	10
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	11 import gzip
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	12 import cPickle
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	13
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	14 MNIST_LOCATION = '/u/savardf/datasets/mnist.pkl.gz'
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	15
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	16 # from pylearn codebase
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	17 def update_locals(obj, dct):
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	18 if 'self' in dct:
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	19 del dct['self']
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	20 obj.__dict__.update(dct)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	21
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	22 class LogisticRegression(object):
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	23 def __init__(self, input, n_in, n_out):
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	24 # initialize with 0 the weights W as a matrix of shape (n_in, n_out)
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	25 self.W = theano.shared( value=numpy.zeros((n_in,n_out),
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	26 dtype = theano.config.floatX) )
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	27 # initialize the baises b as a vector of n_out 0s
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	28 self.b = theano.shared( value=numpy.zeros((n_out,),
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	29 dtype = theano.config.floatX) )
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	30 # compute vector of class-membership probabilities in symbolic form
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	31 self.p_y_given_x = T.nnet.softmax(T.dot(input, self.W)+self.b)
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	32
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	33 # compute prediction as class whose probability is maximal in
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	34 # symbolic form
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	35 self.y_pred=T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	36
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	37 # list of parameters for this layer
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	38 self.params = [self.W, self.b]
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	39
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	40 def negative_log_likelihood(self, y):
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	41 return -T.mean(T.log(self.p_y_given_x)[T.arange(y.shape[0]),y])
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	42
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	43 def errors(self, y):
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	44 # check if y has same dimension of y_pred
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	45 if y.ndim != self.y_pred.ndim:
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	46 raise TypeError('y should have the same shape as self.y_pred',
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	47 ('y', target.type, 'y_pred', self.y_pred.type))
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114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	49 # check if y is of the correct datatype
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	50 if y.dtype.startswith('int'):
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	51 # the T.neq operator returns a vector of 0s and 1s, where 1
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	52 # represents a mistake in prediction
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	53 return T.mean(T.neq(self.y_pred, y))
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	54 else:
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	55 raise NotImplementedError()
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	56
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	57
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	58 class SigmoidalLayer(object):
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	59 def __init__(self, rng, input, n_in, n_out):
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	60 self.input = input
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	61
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	62 W_values = numpy.asarray( rng.uniform( \
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	63 low = -numpy.sqrt(6./(n_in+n_out)), \
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	64 high = numpy.sqrt(6./(n_in+n_out)), \
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	65 size = (n_in, n_out)), dtype = theano.config.floatX)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	66 self.W = theano.shared(value = W_values)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	67
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	68 b_values = numpy.zeros((n_out,), dtype= theano.config.floatX)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	69 self.b = theano.shared(value= b_values)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	70
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	71 self.output = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	72 self.params = [self.W, self.b]
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	73
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	74
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114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	76 class dA(object):
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	77 def __init__(self, n_visible= 784, n_hidden= 500, corruption_level = 0.1,\
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	78 input = None, shared_W = None, shared_b = None):
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	79 self.n_visible = n_visible
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	80 self.n_hidden = n_hidden
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	81
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	82 # create a Theano random generator that gives symbolic random values
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	83 theano_rng = RandomStreams()
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	84
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	85 if shared_W != None and shared_b != None :
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	86 self.W = shared_W
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	87 self.b = shared_b
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	88 else:
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	89 # initial values for weights and biases
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	90 # note : W' was written as `W_prime` and b' as `b_prime`
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	91
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	92 # W is initialized with `initial_W` which is uniformely sampled
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	93 # from -6./sqrt(n_visible+n_hidden) and 6./sqrt(n_hidden+n_visible)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	94 # the output of uniform if converted using asarray to dtype
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	95 # theano.config.floatX so that the code is runable on GPU
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	96 initial_W = numpy.asarray( numpy.random.uniform( \
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	97 low = -numpy.sqrt(6./(n_hidden+n_visible)), \
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	98 high = numpy.sqrt(6./(n_hidden+n_visible)), \
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	99 size = (n_visible, n_hidden)), dtype = theano.config.floatX)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	100 initial_b = numpy.zeros(n_hidden, dtype = theano.config.floatX)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	101
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	102
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	103 # theano shared variables for weights and biases
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	104 self.W = theano.shared(value = initial_W, name = "W")
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	105 self.b = theano.shared(value = initial_b, name = "b")
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	106
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	107
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	108 initial_b_prime= numpy.zeros(n_visible)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	109 # tied weights, therefore W_prime is W transpose
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	110 self.W_prime = self.W.T
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	111 self.b_prime = theano.shared(value = initial_b_prime, name = "b'")
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	112
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	113 # if no input is given, generate a variable representing the input
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	114 if input == None :
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	115 # we use a matrix because we expect a minibatch of several examples,
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	116 # each example being a row
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	117 self.x = T.dmatrix(name = 'input')
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	118 else:
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	119 self.x = input
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	120 # Equation (1)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	121 # keep 90% of the inputs the same and zero-out randomly selected subset of 10% of the inputs
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	122 # note : first argument of theano.rng.binomial is the shape(size) of
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	123 # random numbers that it should produce
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	124 # second argument is the number of trials
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	125 # third argument is the probability of success of any trial
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	126 #
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	127 # this will produce an array of 0s and 1s where 1 has a
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	128 # probability of 1 - ``corruption_level`` and 0 with
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	129 # ``corruption_level``
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	130 self.tilde_x = theano_rng.binomial( self.x.shape, 1, 1 - corruption_level) * self.x
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	131 # Equation (2)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	132 # note : y is stored as an attribute of the class so that it can be
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	133 # used later when stacking dAs.
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	134 self.y = T.nnet.sigmoid(T.dot(self.tilde_x, self.W ) + self.b)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	135 # Equation (3)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	136 self.z = T.nnet.sigmoid(T.dot(self.y, self.W_prime) + self.b_prime)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	137 # Equation (4)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	138 # note : we sum over the size of a datapoint; if we are using minibatches,
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	139 # L will be a vector, with one entry per example in minibatch
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	140 self.L = - T.sum( self.xT.log(self.z) + (1-self.x)T.log(1-self.z), axis=1 )
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	141 # note : L is now a vector, where each element is the cross-entropy cost
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	142 # of the reconstruction of the corresponding example of the
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	143 # minibatch. We need to compute the average of all these to get
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	144 # the cost of the minibatch
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	145 self.cost = T.mean(self.L)
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	146
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	147 self.params = [ self.W, self.b, self.b_prime ]
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	148
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	149
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	150
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	151
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	152 class SdA(object):
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	153 def __init__(self, train_set_x, train_set_y, batch_size, n_ins,
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	154 hidden_layers_sizes, n_outs,
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	155 corruption_levels, rng, pretrain_lr, finetune_lr):
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	156
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	157 self.layers = []
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	158 self.pretrain_functions = []
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	159 self.params = []
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	160 self.n_layers = len(hidden_layers_sizes)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	161
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	162 if len(hidden_layers_sizes) < 1 :
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	163 raiseException (' You must have at least one hidden layer ')
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	164
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	165
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	166 # allocate symbolic variables for the data
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	167 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	168 self.x = T.matrix('x') # the data is presented as rasterized images
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	169 self.y = T.ivector('y') # the labels are presented as 1D vector of
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	170 # [int] labels
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	171
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	172 for i in xrange( self.n_layers ):
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	173 # construct the sigmoidal layer
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	174
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	175 # the size of the input is either the number of hidden units of
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	176 # the layer below or the input size if we are on the first layer
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	177 if i == 0 :
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	178 input_size = n_ins
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	179 else:
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	180 input_size = hidden_layers_sizes[i-1]
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	181
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	182 # the input to this layer is either the activation of the hidden
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	183 # layer below or the input of the SdA if you are on the first
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	184 # layer
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	185 if i == 0 :
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	186 layer_input = self.x
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	187 else:
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	188 layer_input = self.layers[-1].output
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	189
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	190 layer = SigmoidalLayer(rng, layer_input, input_size,
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	191 hidden_layers_sizes[i] )
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	192 # add the layer to the
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	193 self.layers += [layer]
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	194 self.params += layer.params
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	195
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	196 # Construct a denoising autoencoder that shared weights with this
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	197 # layer
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	198 dA_layer = dA(input_size, hidden_layers_sizes[i], \
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	199 corruption_level = corruption_levels[0],\
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	200 input = layer_input, \
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	201 shared_W = layer.W, shared_b = layer.b)
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	202
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	203 # Construct a function that trains this dA
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	204 # compute gradients of layer parameters
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	205 gparams = T.grad(dA_layer.cost, dA_layer.params)
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	206 # compute the list of updates
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	207 updates = {}
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	208 for param, gparam in zip(dA_layer.params, gparams):
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	209 updates[param] = param - gparam * pretrain_lr
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	210
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	211 # create a function that trains the dA
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	212 update_fn = theano.function([index], dA_layer.cost, \
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	213 updates = updates,
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	214 givens = {
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	215 self.x : train_set_x[indexbatch_size:(index+1)batch_size]})
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	216 # collect this function into a list
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	217 self.pretrain_functions += [update_fn]
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	218
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	219
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	220 # We now need to add a logistic layer on top of the MLP
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	221 self.logLayer = LogisticRegression(\
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	222 input = self.layers[-1].output,\
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	223 n_in = hidden_layers_sizes[-1], n_out = n_outs)
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	224
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	225 self.params += self.logLayer.params
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	226 # construct a function that implements one step of finetunining
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	227
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	228 # compute the cost, defined as the negative log likelihood
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	229 cost = self.logLayer.negative_log_likelihood(self.y)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	230 # compute the gradients with respect to the model parameters
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	231 gparams = T.grad(cost, self.params)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	232 # compute list of updates
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	233 updates = {}
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	234 for param,gparam in zip(self.params, gparams):
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	235 updates[param] = param - gparam*finetune_lr
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	236
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	237 self.finetune = theano.function([index], cost,
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	238 updates = updates,
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	240 self.x : train_set_x[indexbatch_size:(index+1)batch_size],
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	241 self.y : train_set_y[indexbatch_size:(index+1)batch_size]} )
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	242
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	243 # symbolic variable that points to the number of errors made on the
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	244 # minibatch given by self.x and self.y
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	245
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	246 self.errors = self.logLayer.errors(self.y)
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	247
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	248 class Hyperparameters:
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	249 def __init__(self, dict):
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	250 self.__dict__.update(dict)
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	251
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	252 def sgd_optimization_mnist(learning_rate=0.1, pretraining_epochs = 2, \
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	253 pretrain_lr = 0.1, training_epochs = 5, \
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	257 # this gives us train, valid, test (each with .x, .y)
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	265 'pretraining_lr':pretrain_lr,
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	267 'max_finetuning_epochs':training_epochs,
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	268 'hidden_layers_sizes':[1000,1000,1000],
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114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	271
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	272 sgd_optimization(dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs)
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119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	284 self.valid = [None, None]
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114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	297
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	298 def load_data_labels(self, filenames, pair):
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	309
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	310 self.valid[0] = self.train[0][-test_len:]
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	311 self.valid[1] = self.train[1][-test_len:]
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	320 hp = hyperparameters
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114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	323
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	324 def shared_dataset(data_xy):
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	328 return shared_x, T.cast(shared_y, 'int32')
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	331 valid_set_x, valid_set_y = shared_dataset(valid_set)
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	333
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	340 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	341
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	413 (epoch, minibatch_index+1, n_train_batches, \
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114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	415
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	416
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	433 'model %f %%') %
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	436
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114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	439 done_looping = True
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	440 break
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	441
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	442 end_time = time.clock()
119 4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	443 print(('Optimization complete with best validation score of %f %%,'
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	445 (best_validation_loss * 100., test_score*100.))
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114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	448
0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	449 if __name__ == '__main__':
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4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	451 args = sys.argv[1:]
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	452 if len(args) > 0 and args[0] == "jobman_add":
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	453 jobman_add()
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	454 else:
4f37755d301b Refait stacked_dae.py en utilisant le dataset complet shared (juste reparti à 0 à partir du code du tutoriel), et préparé pour utiliser NIST (pas testé) fsavard parents: 114 diff changeset	455 sgd_optimization_mnist(dataset=MNIST_LOCATION)
114 0b4080394f2c Added stacked DAE code for my experiments, based on tutorial code. Quite unfinished. fsavard parents: diff changeset	456

Mercurial > ift6266

annotate scripts/stacked_dae.py @ 126:66b9513b578f