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2.0 KiB
C
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C
#include "struct.h"
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#ifndef DEF_MAIN_H
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#define DEF_MAIN_H
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/*
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* Renvoie l'indice de l'élément de valeur maximale dans un tableau de flottants
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* Utilisé pour trouver le neurone le plus activé de la dernière couche (résultat de la classification)
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*/
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int indice_max(float* tab, int n);
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/*
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* Renvoie si oui ou non (1 ou 0) le neurone va être abandonné
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*/
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int will_be_drop(int dropout_prob);
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/*
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* Écrit une image 28*28 au centre d'un tableau 32*32 et met à 0 le reste
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*/
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void write_image_in_network_32(int** image, int height, int width, float** input);
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/*
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* Écrit une image linéarisée de 256*256*3 pixels dans un tableau de taille 260*260*3
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*/
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void write_image_in_network_260(unsigned char* image, int height, int width, float*** input);
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/*
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* Propage en avant le cnn. Le dropout est actif que si le réseau est en phase d'apprentissage.
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*
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*/
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void forward_propagation(Network* network);
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/*
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* Propage en arrière le cnn
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*/
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void backward_propagation(Network* network, int wanted_number);
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/*
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* Implémente le dropout durant l'apprentissage en suivant le papier de recherche suivant:
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* https://www.jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf
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* Cela se fait en mettant à 0 chaque valeur de l'input avec une probabilité de dropout%
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*/
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void drop_neurones(float*** input, int depth, int dim1, int dim2, int dropout);
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/*
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* Copie les données de output dans output_z (Sachant que les deux matrices ont les mêmes dimensions)
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*/
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void copy_input_to_input_z(float*** output, float*** output_z, int output_depth, int output_rows, int output_columns);
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/*
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* Renvoie l'erreur du réseau neuronal pour une sortie (RMS)
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*/
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float compute_mean_squared_error(float* output, float* wanted_output, int len);
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/*
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* Renvoie l'erreur du réseau neuronal pour une sortie (CEL)
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*/
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float compute_cross_entropy_loss(float* output, float* wanted_output, int len);
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/*
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* On considère que la sortie voulue comporte 10 éléments
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*/
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float* generate_wanted_output(int wanted_number, int size_output);
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#endif |