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프로그래밍/머신러닝

[머신러닝] 망한 신경망

AshelCloud 2017. 3. 5. 13:33



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//##Utils.h
#ifndef _UTILS_H_
#define _UTILS_H_
 
#include <cstdlib>
 
namespace ann
{
    class Utils
    {
    public:
        template<typename T>
        static bool safeDelete(T*& target)
        {
            if (target == nullptr)
            {
                return true;
            }
 
            delete target;
            target = nullptr;
 
            return true;
        }
 
        template<typename T>
        static bool safeDeleteArray(T*& target)
        {
            if (target == nullptr)
            {
                return true;
            }
 
            delete[] target;
            target = nullptr;
 
            return true;
        }
        
        static float random()
        {
            return -1.f + rand()/float(RAND_MAX / 2);
        };
    };
}
 
#endif
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//##NeuralNetwork.h
#ifndef _NEURAL_NETWORK_H_
#define _NEURAL_NETWORK_H_
 
#include"Utils.h"
 
#include <iostream>
#include<vector>
 
namespace ann
{
    class Layer;
 
    class Neuron
    {
    private:
        using result_t = float;
        using dendrite_t = float;
 
        result_t Result;
        float Delta;
        size_t NumDendrites;
        dendrite_t* Dendrites;
    public:
        Neuron() : Result(0.f), Delta(0.f), NumDendrites(0), Dendrites(nullptr)
        {
        }
        ~Neuron() { Utils::safeDeleteArray(Dendrites); }
 
        result_t getResult() const { return Result; }
        float getDelta() const {return Delta;}
        float getDendrite(size_t index) const {return Dendrites[index];}
 
        bool init(size_t numDendrites, float result = 0.f);
        void simulate(const float* inputs);
        void train(const float* inputs, float learningRate, float target);
        void train(const Layer& postLayer, const float* inputs, float learningRate);
    };
    
    class Layer
    {
    private:
        size_t NumNeurons;
        Neuron* Neurons;
 
    public:
        Layer() : NumNeurons(0), Neurons(nullptr) {}
        
        size_t getNumNeurons() const {return NumNeurons;}
        const Neuron& getNeuron(size_t index) const {return Neurons[index];}
        std::vector<float> getResults() const;
 
        bool init(size_t numNeurons);
        void simulate(float* outputs, const float* inputs);
        void train(const float* targets, const float* inputs, float learningRate);
        void train(const Layer& postLayer, const float* inputs, float learningRate);
    };
 
    class NeuralNetwork
    {
    private:
        size_t NumLayers;
        Layer* Layers;
 
    public:
        NeuralNetwork(): NumLayers(0), Layers(nullptr) {}
 
        bool init(size_t numLayers, size_t numNeurons);
        void simulate(float* outputs, const float* inputs, size_t size);
        void train(const float* inputs, const float* targets, float learningRate);
    };
}
 
#endif
 
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//##NeuralNetwork.cpp
#include"NeuralNetwork.h"
 
bool ann::Neuron::init(size_t numDendrites, float result)
{
    Result = result;
    NumDendrites = numDendrites;
    Dendrites = new dendrite_t[NumDendrites + 1];
    
    for(size_t i=0; i <= NumDendrites; i ++)
    {
        Dendrites[i] = ann::Utils::random();
    }
 
    return true;
}
 
void ann::Neuron::simulate(const float * inputs)
{
    Result = 0.f;
 
    for (size_t i = 0; i <= NumDendrites; i++)
    {
        Result += Dendrites[i] * inputs[i];
    }
 
    Result = (Result > 0.f) ? Result : (0.1f * Result);
}
 
void ann::Neuron::train(const float* inputs, float learningRate, float target)
{
    Delta = (target - Result) * ((Result > 0.f) ? 1.f : 0.1f);
 
    for(size_t i = 0; i <= NumDendrites; i ++)
    {
        Dendrites[i] += Delta * learningRate * inputs[i];
    }
}
 
void ann::Neuron::train(const Layer & postLayer, const float * inputs, float learningRate)
{
    Delta = 0.f;
    
    for(size_t i = 0; i < postLayer.getNumNeurons(); i ++)
    {
        const Neuron& curNeuron = postLayer.getNeuron(i);
        Delta += curNeuron.getDelta() * curNeuron.getDendrite(i);
    }
    
    for (size_t i = 0; i <= NumDendrites; i++)
    {
        Dendrites[i] += Delta * ((Result > 0.f) ? 1.f : 0.1f) * learningRate;
    }
}
 
std::vector<float> ann::Layer::getResults() const
{
    std::vector<float> results(NumNeurons + 1);
 
    for(size_t i = 0; i <= NumNeurons; i ++)
    {
        results[i] = Neurons[i].getResult();
    }
 
    return results;
}
 
bool ann::Layer::init(size_t numNeurons)
{
    NumNeurons = numNeurons;
    Neurons = new Neuron[NumNeurons + 1];
 
    for(size_t i=0; i < NumNeurons; i ++)
    {
        if(!Neurons[i].init(NumNeurons))
        {
            return false;
        }
    }
 
    return Neurons[NumNeurons].init(0, 1.f);
}
 
void ann::Layer::simulate(float* outputs, const float* inputs)
{
    for(size_t i=0; i<NumNeurons; i ++)
    {
        Neurons[i].simulate(inputs);
    }
 
    for(size_t i = 0; i <= NumNeurons; i ++)
    {
        outputs[i] = Neurons[i].getResult();
    }
}
 
void ann::Layer::train(const float* targets, const float* inputs, float learningRate)
{
    for(size_t i = 0; i < NumNeurons; i ++)
    {
        Neurons[i].train(inputs, learningRate, targets[i]);
    }
}
 
void ann::Layer::train(const Layer& postLayer, const float * inputs, float learningRate)
{
    for (size_t i = 0; i < NumNeurons; i++)
    {
        Neurons[i].train(postLayer, inputs, learningRate);
    }
}
 
bool ann::NeuralNetwork::init(size_t numLayers, size_t numNeurons)
{
    NumLayers = numLayers;
    Layers = new Layer[NumLayers];
 
    for (size_t i = 0; i < NumLayers; i ++)
    {
        if (!Layers[i].init(numNeurons))
        {
            return false;
        }
    }
 
    return true;
}
 
void ann::NeuralNetwork::simulate(float* outputs, const float* inputs, size_t size)
{
    const size_t bufferSize = sizeof(float) * size;
    float* _inputs = new float[size + 1];
    
    memcpy(_inputs, inputs, bufferSize);
    _inputs[size] = 1.f;
 
    for(size_t i=0; i < NumLayers; i ++)
    {
        Layers[i].simulate(_inputs, _inputs);
    }
 
    memcpy(outputs, _inputs, bufferSize);
    Utils::safeDeleteArray(_inputs);
}
 
void ann::NeuralNetwork::train(const float* inputs, const float* targets, float learningRate)
{
    std::vector<float> _inputs(Layers[0].getNumNeurons() + 1);
    memcpy(&_inputs.front(), inputs, sizeof(float) * Layers[0].getNumNeurons());
    _inputs[Layers[0].getNumNeurons()] = 1.f;
 
    for(size_t i = 0; i < NumLayers - 1; i ++)
    {
        Layers[i].train(Layers[i + 1], &_inputs.front(), learningRate);
        _inputs = Layers[i].getResults();
    }
 
    Layers[NumLayers - 1].train(targets, &_inputs.front(), learningRate);
}
 
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//##main.cpp
#include "NeuralNetwork.h"
#include <time.h>
 
int main()
{
    srand(unsigned int(time(NULL)));
 
    const size_t neurons = 10;
    ann::NeuralNetwork neuralnetwork;
    neuralnetwork.init(5, neurons);
    
    float inputs[neurons], outputs[neurons], targets[neurons];
 
    for(int i = 0; i < neurons; i ++)
    {
        inputs[i] = fabsf(ann::Utils::random());
        targets[i] = fabsf(ann::Utils::random());
        std::cout << "i: " << inputs[i] << ", " << targets[i] << std::endl;
    }
 
    neuralnetwork.simulate(outputs, inputs, neurons);
 
    for(int i = 0; i < neurons; i ++)
    {
        std::cout << "o: " << outputs[i] << std::endl;
    }
 
    std::cout << std::endl;
 
    for(size_t i = 0; i < 100000; i ++)
    {
        neuralnetwork.train(inputs, targets, 0.01f);
        neuralnetwork.simulate(outputs, inputs, neurons);
    }
 
    for (int i = 0; i < neurons; i++)
    {
        std::cout << "o: " << outputs[i] << std::endl;
    }
 
    system("pause");
    return 0;
}
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학습 횟수를 높이면 output이 nen이 나오네요

실수 정확도 문제아니면 논리적오류가 있는듯

 

※코딩지적및비판은 저에게 많은 도움이됩니다.

※코딩질문 또한 많은 도움이 됩니다.


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