augustin64/tipe
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Julien Chemillier 2022-04-19 08:49:03 +02:00
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src/mnist/neural_network.c
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@ -8,7 +8,7 @@
// Définit le taux d'apprentissage du réseau neuronal, donc la rapidité d'adaptation du modèle (compris entre 0 et 1)
//Cette valeur peut évoluer au fur et à mesure des époques (linéaire c'est mieux)
#define TAUX_APPRENTISSAGE 0.1
#define TAUX_APPRENTISSAGE 0.2
//Retourne un nombre aléatoire entre 0 et 1
#define RAND_DOUBLE() ((double)rand())/((double)RAND_MAX)
//Coefficient leaking ReLU
@ -98,7 +98,7 @@ void forward_propagation(Reseau* reseau) {
pre_couche = reseau->couches[i-1];
for (int j=0; j < couche->nb_neurones; j++) {
couche->neurones[j]->z = couche->neurones[j]->biais;
couche->neurones[j]->z = sigmoid(couche->neurones[j]->biais)-0.5;
for (int k=0; k < pre_couche->nb_neurones; k++) {
couche->neurones[j]->z += pre_couche->neurones[k]->z * pre_couche->neurones[k]->poids_sortants[j];
@ -134,21 +134,6 @@ int* creation_de_la_sortie_voulue(Reseau* reseau, int pos_nombre_voulu) {
void mise_a_jour_parametres(Reseau* reseau){
/* Met à jour le réseau neuronal à partir des données de la backpropagation */
for (int i=0; i<reseau->nb_couches-1; i++) {
for (int j=0; j<reseau->couches[i]->nb_neurones; j++) {
if (i!=0) {
reseau->couches[i]->neurones[j]->biais -= reseau->couches[i]->neurones[j]->d_biais;
}
for (int k=0; k<reseau->couches[i+1]->nb_neurones; k++) {
reseau->couches[i]->neurones[j]->poids_sortants[k] -= reseau->couches[i]->neurones[j]->d_poids_sortants[k];
}
}
}
}
void backward_propagation(Reseau* reseau, int* sortie_voulue) {
/* Effectue une propagation en arrière du réseau neuronal */
Neurone* neurone;
@ -163,7 +148,7 @@ void backward_propagation(Reseau* reseau, int* sortie_voulue) {
changes = sigmoid_derivee(neurone->z)*2*(neurone->z - sortie_voulue[i]);
//neurone->biais = neurone->biais - TAUX_APPRENTISSAGE*changes;
for (int k=0; k<reseau->couches[i+1]->nb_neurones; k++) {
reseau->couches[i]->neurones[j]->d_poids_sortants[k] = TAUX_APPRENTISSAGE*reseau->couches[i-1]->neurones[k]->poids_sortants[j]*changes;
reseau->couches[i]->neurones[j]->d_poids_sortants[k] += reseau->couches[i-1]->neurones[k]->poids_sortants[j]*changes;
}
}
}
@ -174,14 +159,14 @@ void backward_propagation(Reseau* reseau, int* sortie_voulue) {
changes += reseau->couches[i+1]->neurones[j]->poids_sortants[k]*reseau->couches[i+1]->neurones[j]->d_poids_sortants[k];
}
changes = changes*leaky_ReLU_derivee(reseau->couches[i+1]->neurones[j]->z);
reseau->couches[i+1]->neurones[j]->d_biais = TAUX_APPRENTISSAGE*changes;
reseau->couches[i+1]->neurones[j]->d_biais += changes;
for (int k=0; k<reseau->couches[i]->nb_neurones; k++){
reseau->couches[i]->neurones[k]->d_poids_sortants[j] = TAUX_APPRENTISSAGE*reseau->couches[i]->neurones[k]->poids_sortants[j]*changes;
reseau->couches[i]->neurones[k]->d_poids_sortants[j] += reseau->couches[i]->neurones[k]->poids_sortants[j]*changes;
}
}
}
}
mise_a_jour_parametres(reseau);
//mise_a_jour_parametres(reseau);
}
@ -195,10 +180,20 @@ void modification_du_reseau_neuronal(Reseau* reseau) {
for (int i=0; i < reseau->nb_couches-1; i++) { // on exclut la dernière couche
for (int j=0; j < reseau->couches[i]->nb_neurones; j++) {
neurone = reseau->couches[i]->neurones[j];
neurone->biais = neurone->biais - (TAUX_APPRENTISSAGE * neurone->d_biais); // On modifie le biais du neurone à partir des données de la propagation en arrière
neurone->biais = neurone->biais - TAUX_APPRENTISSAGE * neurone->d_biais; // On modifie le biais du neurone à partir des données de la propagation en arrière
neurone->d_biais = 0;
if (neurone->biais > 1)
neurone->biais = 1;
else if (neurone->biais < -1)
neurone->biais = -1;
for (int k=0; k < reseau->couches[i+1]->nb_neurones; k++) {
neurone->poids_sortants[k] = neurone->poids_sortants[k] - (TAUX_APPRENTISSAGE * neurone->d_poids_sortants[k]); // On modifie le poids du neurone à partir des données de la propagation en arrière
neurone->d_poids_sortants[k] = 0;
if (neurone->poids_sortants[k] > 1)
neurone->poids_sortants[k] = 1;
else if (neurone->poids_sortants[k] < -1)
neurone->poids_sortants[k] = -1;
}
}
}
@ -221,8 +216,8 @@ void initialisation_du_reseau_neuronal(Reseau* reseau) {
neurone = reseau->couches[i]->neurones[j];
// Initialisation des bornes supérieure et inférieure
borne_superieure = 1/sqrt(reseau->couches[i]->nb_neurones);
borne_inferieure = 0;
borne_superieure = 1/sqrt((double)reseau->couches[reseau->nb_couches-1]->nb_neurones);
borne_inferieure = -borne_superieure;
ecart_bornes = borne_superieure - borne_inferieure;
neurone->activation = borne_inferieure + RAND_DOUBLE()*ecart_bornes;
@ -235,9 +230,9 @@ void initialisation_du_reseau_neuronal(Reseau* reseau) {
}
}
}
borne_superieure = 1/sqrt(reseau->couches[reseau->nb_couches-1]->nb_neurones);
borne_inferieure = 0;
ecart_bornes = borne_superieure - borne_inferieure;;
borne_superieure = 1/sqrt((double)reseau->couches[reseau->nb_couches-1]->nb_neurones);
borne_inferieure = -borne_superieure;
ecart_bornes = borne_superieure - borne_inferieure;
for (int j=0; j < reseau->couches[reseau->nb_couches-1]->nb_neurones; j++) {// Intialisation de la dernière couche exclue ci-dessus
neurone = reseau->couches[reseau->nb_couches-1]->neurones[j];