这篇文章给大家分享的是有关spl中如何实现手写数字识别的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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识别手写的阿拉伯数字，对于人类来说十分简单，但是对于程序来说还是有些复杂的。
不过随着机器学习技术的普及，使用10几行代码，实现一个能够识别手写数字的程序，并不是一件难事。这是因为有太多的机器学习模型可以拿来直接用，比如tensorflow、caffe，在python下都有现成的安装包，写一个识别数字的程序，10几行代码足够了。
然而我想做的，是不借助任何第三方的库，从零开始，完全自己实现一个这样的程序。之所以这么做，是因为自己动手实现，才能深入了解机器学习的原理。
1 模型实现
1.1 原理
熟悉神经网络回归算法的，可以略过这一节了。
学习了一些基本概念，决定使用回归算法。首先下载了著名的MNIST数据集，这个数据集有60000个训练样本，和10000个测试样本。每个数字图片都是28*28的灰度图片，所以输入可以认为是一个28*28的矩阵，也可以认为是一个28*28=784个像素值。
这里定义一个模型用于判断一个图片数字，每个模型包括每个输入的权重，加一个截距，最后再做个归一。模型的表达式：
Out5= sigmoid(X0*W0+ X1*W1+……X783*W783+bias)
X0到X783是784个输入，W0到W783是784个权重，bias是一个常量。sigmoid函数可以将较大范围的数挤压到(0,1)区间内，也就是归一。
例如我们用这一组权重和bias来判断数字5，期望当图片是5时输出是1，当不是5时输出是0。然后训练的过程就是根据每个样本的输入，计算Out5的值和正确值（0或1）的差距，然后根据这个差距，调整权重和bias。转换一下公式，就是在努力使得（Out5-正确值）接近于0，即所谓损失最小。
同理，10个数字就要有10套模型，每个判断不同的数字。训练好以后，一个图片来了，用这10套模型进行计算，哪个模型计算的结果更接近于1，就认为这个图片是哪个数字。
1.2 训练
按照上面的思路，使用集算器的SPL（结构化处理语言）来编码实现：
| A | B | C |
1 | =file("train-imgs.btx").cursor@bi() |
|
|
2 | >x=[],wei=[],bia=[],v=0.0625,cnt=0 |
|
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3 | for 10 | >wei.insert(0,[to(28*28).(0)]), bia.insert(0,0.01) |
|
4 | for 50000 | >label=A1.fetch(1)(1) |
|
5 |
| >y=to(10).(0), y(label+1)=1,x=[] |
|
6 |
| >x.insert(0,A1.fetch(28*28)) | >x=x.(~/255) |
7 |
| =wei.(~**x).(~.sum()) ++ bia |
|
8 |
| =B7.(1/(1+exp(-~))) |
|
9 |
| =(B8--y)**(B8.(1-~))**B8 |
|
10 |
| for 10 | >wei(B10)=wei(B10)--x.(~*v*B9(B10)), bia(B10)=bia(B10) - v*B9(B10) |
11 | >file("MNIST模型.btx").export@b(wei),file("MNIST模型.btx").export@ba(bia) |
|
|
不用再找了，训练模型的所有代码都在这里了，没有用到任何第三方库，下面解析一下：
A1，用游标导入MNIST训练样本，这个是我转换过的格式，可以被集算器直接访问；
A2，定义变量：输入x，权重wei，训练速度v，等；
A3，B3，初始化10组模型（每组是784个权重+1个bias）；
A4，循环取5万个样本进行训练，10模型同时训练；
B4，取出来label，即这个图片是几；
B5，计算正确的10个输出，保存到变量y；
B6，取出来这个图片的28*28个像素点作为输入，C6把每个输入除以255，这是为了归一化；
B7，计算X0*W0+ X1*W1+……X783*W783+bias
B8，计算sigmoid(B7)
B9，计算B8的偏导，或者叫梯度；
B10，C10，根据B9的值，循环调整10个模型的参数；
A11，训练完毕，把模型保存到文件。
1.3 测试
测试一下这个模型的成功率吧，用 SPL 写了一个测试程序：
| A | B | C |
1 | =file("MNIST模型.btx").cursor@bi() | =[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] |
|
2 | >wei=A1.fetch(10),bia=A1.fetch(10) |
|
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3 | >cnt=0 |
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4 | =file("test-imgs.btx").cursor@bi() |
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5 | for 10000 | >label=A4.fetch(1)(1) |
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6 |
| >x=[] |
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7 |
| >x.insert(0,A4.fetch(28*28)) | >x=x.(~/255) |
8 |
| =wei.(~**x).(~.sum()) ++ bia |
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9 |
| =B8.(round(1/(1+exp(-~)), 2)) |
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10 |
| =B9.pmax() |
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11 |
| if label==B1(B10) | >cnt=cnt+1 |
12 | =A1.close() |
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13 | =output(cnt/100) |
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运行测试，正确率达到了91.1%，我对这个结果是很满意的，毕竟这只是一个单层模型，我用TensorFlow的单层模型得到的正确率也是91%多一点。下面解析一下代码：
A1，导入模型文件；
A2，把模型提取到变量里；
A3，计数器初始化（用于计算成功率）；
A4，导入MNIST测试样本，这个文件格式是我转换过的；
A5，循环取1万个样本进行测试；
B5，取出来label；
B6，清空输入；
B7，取出来这个图片的28*28个像素点作为输入，每个输入除以255，这是为了归一化；
B8，计算X0*W0+ X1*W1+……X783*W783+bias
B9，计算sigmoid(B7)
B10，得到大值，即最可能的那个数字；
B11，判断正确测计数器加一；
A12，A13，测试结束，关闭文件，输出正确率。
1.4 优化
这里要说的优化并不是继续提高正确率，而是提升训练的速度。想提高正确率的同学可以尝试一下这几个手段：
1. 加一个卷积层；
2. 学习速度不要用固定值，而是随着训练次数递减；
3. 权重的初始值不要使用全零，使用正态分布；
我认为单纯追求正确率的意义不大，因为MNIST数据集有些图片本身就有问题，即使人工也不一定能知道写的是数字几。我用集算器显示了几张出错的图片，都是书写十分不规范的，下面这个图片很难看出来是2。
下面说重点，要提高训练速度，可以使用并行或集群。使用SPL语言实现并行很简单，只要使用fork关键字，把上面的代码稍加处理就可以了。
| A | B | C | D |
1 | =file("train-imgs.btx").cursor@bi() |
|
|
|
2 | >x=[],wei=[],bia=[],v=0.0625,cnt=0 | >mode=to(0,9) |
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3 |
| >wei=to(28*28).(0) |
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4 | fork mode | =A1.cursor() |
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5 |
| for 50000 | >label=B4.fetch(1)(1) | >y=1,x=[] |
6 |
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| if label!=A4 | >y=0 |
7 |
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| >x.insert(0,B4.fetch(28*28)) | >x=x.(~/255) |
8 |
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| =(wei**x).sum() + bia |
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9 |
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| =1/(1+exp(-C8)) |
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10 |
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| =(C9-y)*((1-C9))*C9 |
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11 |
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| >wei=wei--x.(~*v*C10), bia=bia- v*C10 |
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12 |
| return wei,bia |
|
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13 | =movefile(file("MNIST模型.btx")) |
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14 | for 10 | >file("MNIST模型.btx").export@ba([A4(A15)(1)]) |
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15 | for 10 | >file("MNIST模型.btx").export@ba([A4(A16)(2)]) |
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使用了并行之后，训练的时间减少差不多一半，而代码并没有做太多修改。
2 为什么是 SPL 语言？
使用SPL语言在初期可能会有点不适应，用得多了会觉得越来越方便：
1. 支持集合运算，比如例子里用到的784个输入和784个权重的乘法，直接写一个**就可以了，如果使用Java或者C，还要自己实现。
2. 数据的输入输出很方便，可以方便地对文件读写。
3. 调试太方便了，所有变量都直观可见，这一点比python要好用。
4. 可以单步计算，有了改动不用从头重来，Java和C做不到这一点，python虽然可以但也不方便，集算器只要点中相应格执行就可以了。
5. 实现并行和集群很方便，不需要太多的开发工作量。
6. 支持调用和被调用。集算器可以调用第三方java库，Java也可以调用集算器的代码，例如上面的代码就可以被Java调用，实现一个自动填验证码的功能。
这样的编程语言，用在数学计算上，实在是最合适不过了。
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