/// <summary>
/// Afficher le contenu d'un réseau
/// </summary>
public static void AfficherReseau(Reseau reseau)
{
Console.WriteLine();
// couche d'entrée traitée à part
Couche couche = reseau.Couches[0];
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
Console.WriteLine("Couche entrée ({0} neurones)", couche.Neurones.Length);
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
Console.WriteLine("Sortie:");
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
foreach (Neurone neurone in couche.Neurones)
{
Console.WriteLine(neurone.Sortie.ToString("+0.0000;-0.0000"));
Console.WriteLine();
}
Console.ResetColor();
for (int i = 1; i < reseau.Couches.Length; i++)
{
couche = reseau.Couches[i];
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
Console.WriteLine("Couche {0} ({1} neurones)", i, couche.Neurones.Length);
Console.ResetColor();
Console.Write("Poids, ");
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Blue;
Console.Write("biais, ");
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
Console.Write("somme, ");
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
Console.Write("sortie, ");
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Cyan;
Console.WriteLine("Gradiant:");
Console.ResetColor();
foreach (Neurone neurone in couche.Neurones)
{
for (int n = 0; n < neurone.Poids.Length; n++)
{
Console.Write("{0} ", neurone.Poids[n].ToString("+0.0000;-0.0000"));
}
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Blue;
Console.Write("{0} ", neurone.Biais.ToString("+0.0000;-0.0000"));
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
Console.Write("{0} ", neurone.Somme.ToString("+0.0000;-0.0000"));
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Yellow;
Console.Write("{0} ", neurone.Sortie.ToString("+0.0000;-0.0000"));
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Cyan;
Console.WriteLine(neurone.Erreur.ToString("+0.0000;-0.0000"));
Console.ResetColor();
Console.WriteLine();
}
}
}
/// <summary>
/// Règle une valeur aléatoire comprise entre -1 et +1 pour les poids des couches du réseau autres que la couche d'entrée
/// </summary>
/// <param name="reseau"></param>
public static void PoidsAleatoires(Reseau reseau, bool bias)
{
Random rnd = new Random();
// on laisse les valeurs par défaut (1) des poids de la couche d'entrée
// d'ou le démarrage à 1
for (int c = 1; c < reseau.Couches.Length; c++)
{
Couche couche = reseau.Couches[c];
foreach (Neurone neurone in couche.Neurones)
{
for (int i = 0; i < neurone.Poids.Length; i++)
{
neurone.Poids[i] = 2 * rnd.NextDouble() - 1;
if (bias)
{
neurone.Biais = 2 * rnd.NextDouble() - 1;
}
}
}
}
}
/// <summary>
/// Initialise la couche
/// </summary>
/// <param name="transfert">Fonction de transfert</param>
/// <param name="transfertDerivee">Nom utilisé</param>
/// <param name="topologie">Topologie du réseau</param>
/// <param name="seuil">Seuil de la fonction de transfert</param>
/// <param name="nbEntrees">Nb d'entrées des neurones de la couche d'entrée</param>
protected override void Initialiser(Func<double, double> transfert, double seuil, Func<double, double> transfertDerivee, int nbEntrees, int[] topologie)
{
Couches = new Couche[1];
Couches[0] = new Couche(topologie[0], nbEntrees, transfert, seuil);
}
/// <summary>
/// Propagation des erreurs entre couche1 et couche2 sur les poids et les biais
/// </summary>
/// <param name="pas">Pas d'apprentissage</param>
/// <param name="couche1"></param>
/// <param name="couche2"></param>
/// <remarks>
/// couche1 => couche2
/// </remarks>
private void Propager(Couche couche1, Couche couche2, double pas)
{
for (int c2 = 0; c2 < couche2.Neurones.Length; c2++)
{
Neurone neurone2 = couche2.Neurones[c2];
for (int c1 = 0; c1 < couche1.Neurones.Length; c1++)
{
neurone2.Poids[c1] += pas * neurone2.Erreur * couche1.Neurones[c1].Sortie;
}
neurone2.Biais += pas * neurone2.Erreur;
}
}
/// <summary>
/// Calcule de l'erreur (gradiant local) des neurones des couches cachées
/// </summary>
/// <param name="couche1">Couche cachée N</param>
/// <param name="couche2">Couche N + 1</param>
/// <returns></returns>
private void CalculerDeltaH(Couche couche1, Couche couche2)
{
for (int k = 0; k < couche1.Neurones.Length; k++)
{
Neurone neuroneH = couche1.Neurones[k];
double somme = 0.0;
for (int i = 0; i < couche2.Neurones.Length; i++)
{
Neurone neurone2 = couche2.Neurones[i];
somme += neurone2.Poids[k] * neurone2.Erreur;
}
neuroneH.Erreur = neuroneH.TransfertDerivee(neuroneH.Somme + neuroneH.Biais) * somme;
//Debug.WriteLine("Gradiant H: " + neuroneH.Erreur.ToString());
}
}
/// <summary>
/// Initialiser le réseau
/// </summary>
/// <param name="transfert">Fonction de transfert</param>
/// <param name="nbEntrees">Nb d'entrées des neurones de la couche d'entrée</param>
/// <param name="transfertDerivee">Null ou dérivée de la fonction de transfert</param>
/// <param name="seuil">Seuil de la fonction de transfert de la couche</param>
/// <param name="topologie">Topologie du réseau</param>
protected override void Initialiser(Func<double, double> transfert, double seuil, Func<double, double> transfertDerivee, int nbEntrees, int[] topologie)
{
Couches = new Couche[topologie.Length];
// couche d'entrée
Couches[0] = new Couche(topologie[0], nbEntrees, FonctionsTransfert.Identite, 0);
foreach (Neurone neurone in Couches[0].Neurones)
{
for (int i = 0; i < neurone.Poids.Length; i++)
{
neurone.Poids[i] = 1;
}
}
// couches cachées
for (int c = 1; c < Couches.Length - 1; c++)
{
//Couches[c] = new Couche(topologie[c], Couches[c - 1].Neurones.Length, FonctionsTransfert.HyperTan, 0, FonctionsTransfert.HyperTanDerivee);
Couches[c] = new Couche(topologie[c], Couches[c - 1].Neurones.Length, FonctionsTransfert.Sigmoide, 0.5, FonctionsTransfert.SigmoideDerivee);
Couches[c].Position = c;
}
// couche de sortie
Couches[Couches.Length - 1] = new Couche(topologie[Couches.Length - 1], Couches[Couches.Length - 2].Neurones.Length, FonctionsTransfert.Sigmoide, 0.5, FonctionsTransfert.SigmoideDerivee);
Couches[Couches.Length - 1].Position = Couches.Length - 1;
}