SimplePerceptron.hh

[詳解]

 
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// Copyright (C) 2011-2020 Yuki YOKOKURA
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#ifndef SIMPLEPERCEPTRON
#define SIMPLEPERCEPTRON
 
#include <cassert>
#include <array>
#include "Matrix.hh"
#include "ActivationFunctions.hh"
 
// ARCS組込み用マクロ
#ifdef ARCS_IN
    // ARCSに組み込まれる場合
    #include "ARCSassert.hh"
    #include "ARCSeventlog.hh"
#else
    // ARCSに組み込まれない場合
    #define arcs_assert(a) (assert(a))
    #define PassedLog()
    #define EventLog(a)
    #define EventLogVar(a)
#endif
 
namespace ARCS {    // ARCS名前空間
    template <unsigned int N, unsigned int M>
    class SimplePerceptron {
        public:
            SimplePerceptron()
                : w(), eta(0.5)
            {
                
            }
            
            SimplePerceptron(SimplePerceptron&& r)
                : w(r.w), eta(r.eta)
            {
                
            }
            
            ~SimplePerceptron(){
                
            }
            
            void Train(const std::array<Matrix<1,N+1>, M>& x, const Matrix<1,M>& t, double Gain, unsigned int Epoch){
                double Error = 0;   // 誤差
                eta = Gain;         // 学習ゲインをセット
                // エポック数だけ回す
                for(unsigned int i = 0; i < Epoch; ++i){
                    printf("Epoch: %u, ", i);
                    // データ数だけ回す
                    for(unsigned int j = 0; j < M; ++j){
                        Error = WeightCalculation(x[j], t.GetElement(1,j+1));   // 重み修正計算
                        printf("%f, ", Error);
                    }
                    printf("\n");
                }
            }
            
            double ForwardCalculation(const Matrix<1,N+1>& x){
                Matrix<1,1> u = tp(w)*x;    // 重み乗算加算
                return ActivationFunctions::Step(u.GetElement(1,1));    // 活性化関数
            }
            
        private:
            SimplePerceptron(const SimplePerceptron&) = delete;                 
            const SimplePerceptron& operator=(const SimplePerceptron&) = delete;
            Matrix<1,N+1> w;    
            double eta;         
            
            double WeightCalculation(const Matrix<1,N+1>& x, double t){
                double z = ForwardCalculation(x);   // 前進計算
                double K = (t - z)*eta;             // 教師データとの差分に学習ゲインを乗算
                w += K*x;   // 重み修正計算
                return K;   // 誤差を返す
            }
    };
}
 
#endif