void Start()
{
instance = this;
red = new RedNeuronal(numInput, numHidden, numOutput);
EntrenarRed();
}
void Awake()
{
Red = new RedNeuronal(7, 5, 2);
IsVivo = true;
IsArrancado = false;
MovimientoCoche = gameObject.GetComponent <WheelDrive>();
Volante = GameObject.FindGameObjectWithTag("Volante");
Volante.transform.rotation = new Quaternion(0f, 0f, 0f, 1f);
this.MatrizDePesos = new double[Red.Red.Conexiones.Count];
ultimaposicion = transform.position;
}
private void BtnCargarPesosyUmbrales_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (patrones == 0)
{
MessageBox.Show("Debe cargar un archivo para continuar con el entreamiento",
"Atencion", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
}
else
{
OpenFileDialog d = new OpenFileDialog
{
Title = "Importar archivo (.json)",
Filter = "JSON|*.json"
};
if (d.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
using (StreamReader jsonStream = File.OpenText(d.FileName))
{
var json = jsonStream.ReadToEnd();
RedNeuronal perceptronDevuelto = JsonConvert.DeserializeObject <RedNeuronal>(json);
if (perceptronDevuelto.Entradas.Equals(matrizEntradas) ||
perceptronDevuelto.SalidasDeseadas.Equals(this.matrizSalidas))
{
MessageBox.Show("Los patrones no coinciden entre si", "Atencion",
MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
RedNeuronal = null;
}
else
{
RedNeuronal = perceptronDevuelto;
nudNumeroCapas.Enabled = false;
TopologiaCargada = true;
nudErrorMaximo.Value = Convert.ToDecimal(RedNeuronal.ErrorMaximo);
NudRataDinamica.Value = Convert.ToDecimal(RedNeuronal.RataDinamica);
nudRataAprendizaje.Value = Convert.ToDecimal(RedNeuronal.RataAprendizaje);
nudNumeroCapas.Value = Convert.ToDecimal(RedNeuronal.Capas.Count);
lblIteracion.Text = "Iteracion: " + RedNeuronal.IteracionesEntrenamiento;
lblError.Text = "Error Entrenamiento: " + RedNeuronal.ErrorEntrenamiento;
ReadOnlyDgvTopologia(true);
MessageBox.Show("¡Pesos y umbrales cargados con exito!\nProceda a " +
"configurar los parametros de entrenamiento y pulse Inicializar", "Informacion",
MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
}
}
}
}
}
private void BtnNuevo_Click(object sender, EventArgs e)
{
RedNeuronal = null;
foreach (var series in CartesianErrors.Series)
{
series.Values.Clear();
}
CartesianVariacionRealDeseada.Series.Clear();
CrearSeriesGrafica();
btnInicializarRed.Enabled = true;
dgvTopologiaRed.Enabled = true;
nudNumeroCapas.Enabled = true;
redEntrenada = false;
redInicializada = false;
TopologiaCargada = false;
}
private void BtnInicializarRed_Click(object sender, EventArgs e)
{
string respuesta = VerficarReglasParaInicializacion();
if (respuesta != "")
{
MessageBox.Show(respuesta,
"Atencion", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
}
else
{
int[] neuronasPorCapa = new int[Convert.ToInt16(nudNumeroCapas.Value)];
int numeroActivaciones = Convert.ToInt16(nudNumeroCapas.Value);
int[] activaciones = new int[numeroActivaciones];
activaciones[0] = 1;
TopologiaCapas(neuronasPorCapa, numeroActivaciones, activaciones);
if (!TopologiaCargada)
{
RedNeuronal = new RedNeuronal(matrizSalidas, patrones, matrizEntradas
, CmbAlgoritmoEntrenamiento.SelectedIndex);
Random random = new Random();
RedNeuronal.CreaCapas(neuronasPorCapa, random);
TopologiaCargada = true;
}
RedNeuronal.ParametrosEntrenaiento(Convert.ToDouble(
nudErrorMaximo.Value), Convert.ToDouble(
this.nudRataAprendizaje.Value), Convert.ToInt32(
nudNoIteraciones.Value), activaciones, Convert.ToDouble(NudRataDinamica.Value));
redInicializada = true;
txtLog.Text += "Red Inicalizada con exito\n";
txtLog.Text += "_____________________\n";
//foreach (var series in CartesianVariacionRealDeseada.Series)
//{
// series.Values.Clear();
//}
CartesianVariacionRealDeseada.Series.Clear();
Errores.Clear();
CrearSeriesGrafica();
}
}
public void Simular(RedNeuronal redNeuronal)
{
}
public void Entrenar(RedNeuronal redNeuronal)
{
}
