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[书籍资源] 我见过的最脑残也是最好懂的人工神经网络算法教程（四）

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发表于 2016-3-2 09:22 |只看该作者 |倒序浏览

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4.4 CNeuralNet.h（神经网络类的头文件）

　　在CNeuralNet.h 文件中，我们定义了人工神经细胞的结构、定义了人工神经细胞的层的结构、以及人工神经网络本身的结构。首先我们来考察人工神经细胞的结构。

4.4.1 SNeuron（神经细胞的结构）

　　这是很简单的结构。人工神经细胞的结构中必须有一个正整数来纪录它有多少个输入，还需要有一个向量std:vector来表示它的权重。请记住，神经细胞的每一个输入都要有一个对应的权重。

Struct SNeuron

{

// 进入神经细胞的输入个数

int m_NumInputs;

// 为每一输入提供的权重

vector<double> m_vecWeight;

//构造函数

SNeuron(int NumInputs);

};

以下就是SNeuron 结构体的构造函数形式:

SNeuron::SNeuron(int NumInputs): m_NumInputs(NumInputs+1)

(

// 我们要为偏移值也附加一个权重，因此输入数目上要 +1

for (int i=0; i<NumInputs+1; ++i)

{

// 把权重初始化为任意的值

m_vecWeight.push_back(RandomClamped());

}

　　由上可以看出，构造函数把送进神经细胞的输入数目NumInputs作为一个变元，并为每个输入创建一个随机的权重。所有权重值在-1和1之间。

这是什么？我听见你在说。这里多出了一个权重！不错，我很高兴看到你能注意到这一点，因为这一个附加的权重十分重要。但要解释它为什么在那里，我必须更多地介绍一些数学知识。回忆一下你就能记得，激励值是所有输入*权重的乘积的总和，而神经细胞的输出值取决于这个激励值是否超过某个阀值(t)。这可以用如下的方程来表示:

w1x1 + w2x2 + w3x3 +...+ wnxn >= t

　　上式是使细胞输出为１的条件。因为网络的所有权重需要不断演化（进化），如果阀值的数据也能一起演化，那将是非常重要的。要实现这一点不难，你使用一个简单的诡计就可以让阀值变成权重的形式。从上面的方程两边各减去t，得:

w1x1 + w2x2 + w3x3 +...+ wnxn –t >= 0

这个方程可以再换用一种形式写出来，如下:

w1x1 + w2x2 + w3x3 +...+ wnxn + t *(–1) >= 0

　　到此，我希望你已能看出，阀值t为什么可以想像成为始终乘以输入为 -１的权重了。这个特殊的权重通常叫偏移（bias），这就是为什么每个神经细胞初始化时都要增加一个权重的理由。现在，当你演化一个网络时，你就不必再考虑阀值问题，因为它已被内建在权重向量中了。怎么样，想法不错吧？为了让你心中绝对敲定你所学到的新的人工神经细胞是什么样子，请再参看一下图12。

图12 带偏移的人工神经细胞。

4.4.2 SNeuronLayer（神经细胞层的结构）

　　神经细胞层SNeuronLayer的结构很简单；它定义了一个如图13中所示的由虚线包围的神经细胞SNeuron所组成的层。

　　　　　图13 一个神经细胞层。

　　以下就是层的定义的源代码，它应该不再需要任何进一步的解释:

struct SNeuronLayer

{

　// 本层使用的神经细胞数目

　 int 　　　 m_NumNeurons;

// 神经细胞的层

　 vector<SNeuron> m_vecNeurons;

　 SNeuronLayer(int NumNeurons, int NumInputsPerNeuron);

}；

4.4.3 CNeuralNet（神经网络类）

　　这是创建神经网络对象的类。让我们来通读一下这一个类的定义:

class CNeuralNet

{

private:

int m_NumInputs;

int m_NumOutputs;

int m_NumHiddenLayers;

int 　　m_NeuronsPerHiddenLyr;

// 为每一层（包括输出层）存放所有神经细胞的存储器

vector<SNeuronLayer> m_vecLayers;

　　所有private成员由其名称容易得到理解。需要由本类定义的就是输入的个数、输出的个数、隐藏层的数目、以及每个隐藏层中神经细胞的个数等几个参数。

public:

CNeuralNet();

该构造函数利用ini文件来初始化所有的Private成员变量，然后再调用CreateNet来创建网络。

// 由SNeurons创建网络

void CreateNet();

我过一会儿马上就会告诉你这个函数的代码。

// 从神经网络得到（读出）权重

vector<double> GetWeights()const;

　　由于网络的权重需要演化，所以必须创建一个方法来返回所有的权重。这些权重在网络中是以实数型向量形式表示的，我们将把这些实数表示的权重编码到一个基因组中。当我开始谈论本工程的遗传算法时，我将为您确切说明权重如何进行编码。

// 返回网络的权重的总数

int GetNumberOfWeights()const;

// 用新的权重代替原有的权重

void PutWeights(vector<double> &weights);

这一函数所做的工作与函数GetWeights所做的正好相反。当遗传算法执行完一代时，新一代的权重必须重新插入神经网络。为我们完成这一任务的是PutWeight方法。

// S形响应曲线

inline double 　Sigmoid(double activation, double response);

当已知一个神经细胞的所有输入*重量的乘积之和时，这一方法将它送入到S形的激励函数。

// 根据一组输入，来计算输出

vector<double> Update(vector<double> &inputs);

对此Update函数函数我马上就会来进行注释的。

}; // 类定义结束

4.4.3.1 CNeuralNet::CreateNet（创建神经网络的方法）

　　我在前面没有对CNeuralNet的2个方法加以注释，这是因为我要为你显示它们的更完整的代码。这2个方法的第一个是网络创建方法CreateNet。它的工作就是把由细胞层SNeuronLayers所收集的神经细胞SNeurons聚在一起来组成整个神经网络，代码为:

void CNeuralNet::CreateNet()

{

// 创建网络的各个层

if (m_NumHiddenLayers > 0)

{

//创建第一个隐藏层［译注］

m_vecLayers.push_back(SNeuronLayer(m_NeuronsPerHiddenLyr,

m_NumInputs));

for( int i=O; i<m_NumHiddenLayers-l; ++i)

{

m_vecLayers.push_back(SNeuronLayer(m_NeuronsPerHiddenLyr，

m_NeuronsPerHiddenLyr));

}

［译注］如果允许有多个隐藏层，则由接着for循环即能创建其余的隐藏层。

// 创建输出层

m_vecLayers.push_back(SNeuronLayer(m_NumOutput,m_NeuronsPerHiddenLyr));

}

else //无隐藏层时，只需创建输出层

{

// 创建输出层

m_vecLayers.push_back(SNeuronLayer(m_NumOutputs, m_NumInputs));

}

4.4.3.2 CNeuralNet::Update（神经网络的更新方法）

　　Update函数(更新函数)称得上是神经网络的“主要劳动力”了。这里，输入网络的数据input是以双精度向量std::vector的数据格式传递进来的。Update函数通过对每个层的循环来处理输入*权重的相乘与求和，再以所得的和数作为激励值，通过S形函数来计算出每个神经细胞的输出，正如我们前面最后几页中所讨论的那样。Update函数返回的也是一个双精度向量std::vector，它对应的就是人工神经网络的所有输出。

请你自己花两分钟或差不多的时间来熟悉一下如下的Update函数的代码，这能使你正确理解我们继续要讲的其他内容:

vector<double> CNeuralNet::Update(vector<double> &inputs)

{

// 保存从每一层产生的输出

vector<double> outputs;

int cWeight = 0;

// 首先检查输入的个数是否正确

if (inputs.size() != m_NumInputs)

{

// 如果不正确，就返回一个空向量

return outputs;

}

// 对每一层,...

for (int i=0; i<m_NumHiddenLayers+1; ++i)

{

if (i>O)

{

inputs = outputs;

}

outputs.clear();

cWeight = 0;

// 对每个神经细胞,求输入*对应权重乘积之总和。并将总和抛给S形函数,以计算输出

for (int j=0; j<m_vecLayers.m_NumNeurons; ++j)

{

double netinput = 0;

6 X$ v9 ~2 r+ y1 f
      int NumInputs = m_vecLayers.m_vecNeurons[j].m_NumInputs;
6 n; T( U- j  }1 L) ]

      // 对每一个权重
      for (int k=O; k<NumInputs-l; ++k)
      {
         // 计算权重*输入的乘积的总和。
         netinput += m_vecLayers.m_vecNeurons[j].m_vecWeight[k] *
   　　　　　　    inputs[cWeight++];
      }

1 y- d* @; Q( k5 U& ]
      // 加入偏移值
      netinput += m_vecLayers.m_vecNeurons[j].m_vecWeight[NumInputs-1] *
                  CParams::dBias;

; {- j  e( v3 M4 Y2 y5 c2 l" K
　　别忘记每个神经细胞的权重向量的最后一个权重实际是偏移值，这我们已经说明过了，我们总是将它设置成为 –1的。我已经在ini文件中包含了偏移值，你可以围绕它来做文章，考察它对你创建的网络的功能有什么影响。不过，这个值通常是不应该改变的。

* t6 ~. q8 Y$ I4 f$ x
   // 每一层的输出，当我们产生了它们后，我们就要将它们保存起来。但用Σ累加在一起的
   // 激励总值首先要通过S形函数的过滤，才能得到输出
outputs.push_back(Sigmoid(netinput,CParams::dActivationResponse)); cWeight = 0:
}
  }
+ r( `7 j, i$ g. i! R* \

  return outputs;
}
( O, F! h/ y6 s/ y: M- N
9 g5 _- y. \; h& a* I