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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