RE:Redes Neuronales
Publicado por
Juan Jose (1 intervención) el 10/11/2007 04:40:15
toma este codigo sirve lo use para una tesis de un programa que jugava la vieja esta en c# si neecsitas mas ayuda me avisas vivo en venezuela
lo que te paso es un perceptron multicapa, que es una red neuronal de aprendizaje supervisado, esto trabaja con dos capas de neuronas una oculta mas una de salida
using System;
namespace OldPar
{
/// <summary>
/// Clase que contiene los metodos de creacion, prueba y entrenamiento de la red
/// </summary>
public class perceptron
{
public perceptron()
{
//
// TODO: agregar aquí el código del constructor
//
}
public void hace_red(int entradas, int salidas, int ocultas)
{
en = new double[entradas];
sa = new double[salidas];
ocu = new neurona[ocultas];
sal = new neurona[salidas];
for (i=0; i < ocu.Length;i++)
{
ocu[i] = new neurona();
ocu[i].dimensiona_pesos(entradas);
}
for (i=0; i < sal.Length;i++)
{
sal[i] = new neurona();
sal[i].dimensiona_pesos(ocultas);
}
}
public void aleatorios(int entradas, int salidas, int ocultas)
{
Random r = new Random();
for (i=0;i<ocu.Length;i++)
{
for (j=0;j<entradas;j++)
{
ocu[i].pesos[j] = (double)((r.NextDouble() * 2) - 1);
}
ocu[i].peso_bias = (double)((r.NextDouble() * 2) - 1);
}
for (i=0; i<sal.Length;i++)
{
for (j=0; j<ocultas;j++)
{
sal[i].pesos[j] = (double)((r.NextDouble() * 2) - 1);
}
sal[i].peso_bias = (double)((r.NextDouble() * 2) - 1);
}
}
/////////////////////////
public void muestra_pesos_red(System.Windows.Forms.ListBox lista, int vn1, int vn2, bool entrada)
{
int n1,n2;
String cad, cad1 = "";
lista.Items.Clear();
for (n1 = 0; n1 < vn1; n1++)
{
for (n2 = 0; n2 < vn2; n2++)
{
cad = "";
cad1 = "";
if (entrada)
{
cad1 = System.Convert.ToString(ocu[n2].pesos[n1]);
cad = "P" + System.Convert.ToString(n1) + "," + System.Convert.ToString(n2) +
" =" + cad1.Substring(0,6);
lista.Items.Add((Object)cad);
}
else
{
cad1 = System.Convert.ToString(sal[n2].pesos[n1]);
cad = "P" + System.Convert.ToString(n1) + "," + System.Convert.ToString(n2) +
" =" + cad1.Substring(0,6);
lista.Items.Add((Object)cad);
}
}
}
}
///////////////////////////
private double Activacion(double su)
{
su = (double)((1.0) / (1.0 + Math.Exp(su * -1)));
return su;
}
////////////////// el backpro by jesus benigno contreras UFT ///////////
public void entrena(int ocultas, int lugar)
{
double suma;
// calculo del valor de las ocultas
for (i = 0; i < ocultas; i++)
{
suma = 0;
for (j = 0; j < 27; j ++)
{ // sumatoria de entradas por salidas
suma = suma + en[j] * ocu[i].pesos[j];
}
suma = suma + ocu[i].peso_bias; // se le suma el peso de la bias la entrada siempre es 1
ocu[i].valor = Activacion(suma);
}
// ahora los valores de las neuronas de salida
for (i = 0; i < 9; i++)
{
suma = 0;
for (j = 0; j < ocultas; j ++)
{
suma = suma + ocu[j].valor * sal[i].pesos[j];
}
suma = suma + sal[i].peso_bias;
sal[i].valor = Activacion(suma);
}
// ahora calculamos el error de cada neurona a la salida tambien llamado delta
// que viene dado por la rediravada * el error
for (i = 0; i < 9; i++)
{ // derivada de la funcion // // error = deseado - obtenido de aca pueden tomar para hacer las graficas pero la verga se pone muy lenta
sal[i].delta = sal[i].valor * (1 - sal[i].valor) * (System.Math.Abs(sa[i]) - sal[i].valor);
}
// ahora los deltas de las ocultas como se ve estos dependen de los de salida
// de alli la verga esa del backpropagation
for (i = 0; i < ocultas; i ++)
{
suma = 0;
for (j = 0; j < 9; j ++)
{
suma = suma + sal[j].pesos[i] * sal[j].delta;
}
error = System.Math.Abs(suma);
ocu[i].delta = ocu[i].valor * (1 - ocu[i].valor) * suma;
}
// ahora el ajuste de los pesos de las neuronas de salida
for (i = 0; i < 9; i++)
{
for (j = 0; j < ocultas; j++)
{
sal[i].pesos[j] = sal[i].pesos[j] + aprendizaje * ocu[j].valor * sal[i].delta;
}
sal[i].peso_bias = sal[i].peso_bias + aprendizaje * sal[i].delta;
}
// ahora los pesos de las neuronas de entrada
for (i = 0; i < ocultas; i++)
{
for (j = 0; j < 27; j++)
{
ocu[i].pesos[j] = ocu[i].pesos[j] + aprendizaje * en[j] * ocu[i].delta;
}
ocu[i].peso_bias = ocu[i].peso_bias + aprendizaje * ocu[i].delta;
}
} // fin del back pro
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
public String prueba(int ocultas)
{
double suma = 0;
String cadena = "";
for (i = 0; i < ocultas; i++)
{
for (j = 0; j < 27; j++)
{
suma = suma + en[j] * ocu[i].pesos[j];
}
suma = suma + ocu[i].peso_bias;
ocu[i].valor = Activacion(suma);
suma = 0;
}
for (i = 0; i < 9;i++)
{
for (j = 0; j < ocultas; j++)
{
suma = suma + ocu[j].valor * sal[i].pesos[j];
}
suma = suma + sal[i].peso_bias;
sal[i].valor = Activacion(suma);
if (sal[i].valor > 0.6)
{
cadena = cadena + "1";
}
else
{
cadena = cadena + "0";
}
suma = 0;
}
return cadena;
} // fin del metodo prueba
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
int i,j;
public double[] en;
public double[] sa;
public neurona[] ocu, sal;
public double aprendizaje = 0;
public double error = 1;
}
}
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