Treinamento de rede neural
Publicado por Tiago R. de Oliveira 13/09/2006
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Download treinaRedeNeural.java
Salve gurizada, este é um pedaço de um programinha que eu fiz para fazer o cálculo de uma rede neural, porém esta ainda é a versão -0.00001, somente um esboço, mas funciona. Passando os parâmetros certos ele salva, pega os pesos em arquivos texto e, ao fim, salva-os. Beleza, até mais!!!
import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.PrintStream; import java.util.Random; public class Treina { /** * Treinamento da Rede Neural * Classe que faz o treinamento de uma rede neural * com 36 entradas, 4 neuronios na camada oculta, e 1 na camada de saida * salvando os pesos em arquivo texto. */ /* * construtor */ public Treina(float vetorValores[], int valorASair) throws IOException{ vetorValoNeuronioCamada1 = vetorValores; valorEsperado = valorASair; calcula(); } public float vetorValoNeuronioCamada1 []; public float pesosNeuroniosCamada1 [][]; public float vetorValorNeuronioCamada2 []; public float pesosNeuroniosCamada2 []; public int valorEsperado; /* * funcao de leitura dos pesos em um arquivo texto, onde os pesos de cada nruronio estao delimitado * pelos numeros 1 2 3 4 5 respectivamente */ public void lePesosCamada1(int proximaPosicao, int posicaoMatriz) throws IOException{ FileInputStream arq; arq = new FileInputStream("pesosCamada1.txt"); int caracterlido = arq.read(); for (int j = 0 ; j <= 143 ; j++){ caracterlido = arq.read(); if (caracterlido == posicaoMatriz){ for (int i = 0; i <= 34; i++){ if (caracterlido != proximaPosicao){ pesosNeuroniosCamada1[i][posicaoMatriz] = caracterlido; caracterlido = arq.read(); } if (i == 34){ break; } } } } arq.close(); } public void lePesosCamada2() throws IOException{ FileInputStream arq; arq = new FileInputStream("pesosCamada2.txt"); int caracterlido = arq.read(); for (int i = 0; i <= 3; i++){ pesosNeuroniosCamada2[i] = caracterlido; caracterlido = arq.read(); } arq.close(); } public void calcula() throws IOException{ boolean chegouOFim = false; while (chegouOFim = false){ /** * inicia o calculo da camada oculta */ float v11 = 0; float v12 = 0; float v13 = 0; float v14 = 0; lePesosCamada1(2,1); lePesosCamada1(3,2); lePesosCamada1(4,3); lePesosCamada1(5,4); /* * calcula o Vk da camada oculta */ for (int i = 0; i <= 34; i++){ v11 += vetorValoNeuronioCamada1[i] * pesosNeuroniosCamada1[i][0]; v12 += vetorValoNeuronioCamada1[i] * pesosNeuroniosCamada1[i][1]; v13 += vetorValoNeuronioCamada1[i] * pesosNeuroniosCamada1[i][2]; v14 += vetorValoNeuronioCamada1[i] * pesosNeuroniosCamada1[i][4]; } /* * calcula o Yk da camada oculta */ float y11 = (float) (1 /(1+(Math.pow(2.7182,v11)))); float y12 = (float) (1 /(1+(Math.pow(2.7182,v12)))); float y13 = (float) (1 /(1+(Math.pow(2.7182,v13)))); float y14 = (float) (1 /(1+(Math.pow(2.7182,v14)))); vetorValorNeuronioCamada2[0] = y11; vetorValorNeuronioCamada2[1] = y12; vetorValorNeuronioCamada2[2] = y13; vetorValorNeuronioCamada2[3] = y14; /* * Inicia o calculo da camada de saida */ float v21 = 0; /* * calcula o Vk da camada de saida */ lePesosCamada2(); for (int i = 0; i <= 3; i++){ v21 += vetorValorNeuronioCamada2[i] * pesosNeuroniosCamada2[i]; } /* * calcula o Yk da camada de saida */ float y21 = (float) (1/(1+(Math.pow(2.7182,v21)))); /** * faz o calculo do erro */ float e21 = 0 - y21; /* * faz o teste do erro */ if ((e21 >= (valorEsperado - 0.3)) && (e21 <= valorEsperado + 0.3)){ System.out.println("acabou, pois o erro era de " + String.valueOf(e21)); chegouOFim = true; }else{ chegouOFim = false; /* * calcula o gradiente da camada de saida */ float gradiente21 = (y21*(1-y21)) * e21; /* * corrige os pesos desta camada */ float vetorDeltaCamadaSaida[] = null; for (int i = 0 ; i <= 3 ; i++){ vetorDeltaCamadaSaida[i] = 1 * gradiente21 * pesosNeuroniosCamada2[i]; } /* * correção dos pesos sinapticos desta camada */ for (int i = 0 ; i <= 3 ; i++){ pesosNeuroniosCamada2[i] = pesosNeuroniosCamada2[i] + vetorDeltaCamadaSaida[i]; } /** * parte para a camada oculta */ /* * calcula o gradiente da camada oculta */ float gradiente11 = (vetorValoNeuronioCamada1[0]*(1-vetorValoNeuronioCamada1[0])) * (pesosNeuroniosCamada2[0]*vetorDeltaCamadaSaida[0]); float gradiente12 = (vetorValoNeuronioCamada1[1]*(1-vetorValoNeuronioCamada1[1])) * (pesosNeuroniosCamada2[1]*vetorDeltaCamadaSaida[1]); float gradiente13 = (vetorValoNeuronioCamada1[2]*(1-vetorValoNeuronioCamada1[2])) * (pesosNeuroniosCamada2[2]*vetorDeltaCamadaSaida[2]); float gradiente14 = (vetorValoNeuronioCamada1[3]*(1-vetorValoNeuronioCamada1[3])) * (pesosNeuroniosCamada2[3]*vetorDeltaCamadaSaida[3]); /* * corrige os pesos desta camada */ float deltaN1C1[] = null; float deltaN2C1[] = null; float deltaN3C1[] = null; float deltaN4C1[] = null; for (int i = 0; i <= 34; i++){ deltaN1C1[i] = (1 * gradiente11 * vetorValoNeuronioCamada1[i]); deltaN2C1[i] = (1 * gradiente12 * vetorValoNeuronioCamada1[i]); deltaN3C1[i] = (1 * gradiente13 * vetorValoNeuronioCamada1[i]); deltaN4C1[i] = (1 * gradiente14 * vetorValoNeuronioCamada1[i]); } /* * corrige os pesos sinapticos desta camada */ for (int j = 0; j<= 34; j++){ pesosNeuroniosCamada1[j][0] = pesosNeuroniosCamada1[j][0] + deltaN1C1[j]; pesosNeuroniosCamada1[j][1] = pesosNeuroniosCamada1[j][1] + deltaN1C1[j]; pesosNeuroniosCamada1[j][2] = pesosNeuroniosCamada1[j][2] + deltaN1C1[j]; pesosNeuroniosCamada1[j][3] = pesosNeuroniosCamada1[j][3] + deltaN1C1[j]; } FileOutputStream arq; PrintStream ps; try{ arq = new FileOutputStream("pesosCamada1.txt"); ps = new PrintStream(arq); ps.print(1); for (int i = 0; i <= 35 ; i++){ ps.print(pesosNeuroniosCamada1[i][0]); } ps.print(2); for (int i = 0; i <= 35 ; i++){ ps.print(pesosNeuroniosCamada1[i][1]); } ps.print(3); for (int i = 0; i <= 35 ; i++){ ps.print(pesosNeuroniosCamada1[i][2]); } ps.print(4); for (int i = 0; i <= 35 ; i++){ ps.print(pesosNeuroniosCamada1[i][3]); } ps.print(5); ps.close(); } catch (FileNotFoundException e) { System.err.println ("Erro na tentativa de abrir o arquivo"); } catch (IOException ex) { System.err.println ("Erro na escrita do arquivo"); } } } } }
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