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2025-02-20 15:23:21 +01:00
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32
percettroni.h
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@@ -32,7 +32,8 @@ typedef struct {
double randomico();
Percettrone inzializza_percettrone(int);
ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int);
//ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int);
ReteNeurale init_rete_neurale(int, int, int);
Layer inizializza_layer(int, int);
double sigmoide_byte(Percettrone, byte*, int);
@@ -69,14 +70,41 @@ Percettrone inizializza_percettrone(int n_pesi) {
}
//Questa funzione inizializza una rete neurale. Diamo il numero di layer desiderato e restituisce un ReteNeurale
ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int n_layers) {
/* ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int n_layers) {
ReteNeurale r;
r.layers = (Layer*)malloc(sizeof(Layer) * n_layers);
r.size = n_layers;
return r;
} */
ReteNeurale init_rete_neurale(int numero_layers, int numero_percettroni_iniziali, int numero_input) {
ReteNeurale r;
r.layers = (Layer*)malloc(sizeof(Layer) * numero_layers);
r.size = numero_layers;
//Funzione esponenziale inversa layer 5
for (int livello = 0; livello < numero_layers; livello++) {
double esponente = (double)livello / (double)numero_layers;
double frazione = (double)1 / (double)numero_percettroni_iniziali;
int numero_percettroni_livello = (int)((double)numero_percettroni_iniziali * pow(frazione, esponente));
if(livello == numero_layers -1)
numero_percettroni_livello = 1;
//printf("esponente %f -> frazione: %f\n", esponente, frazione);
printf("Layer %d -> percettroni: %d\n", livello, numero_percettroni_livello);
if(livello == 0)
r.layers[livello] = inizializza_layer(numero_percettroni_livello, numero_input);
else
r.layers[livello] = inizializza_layer(numero_percettroni_livello, r.layers[livello-1].size);
}
return r;
}
//Questa funzione serve ad inizializzare il singolo layer con il numero di percettroni che vogliamo
//Ogni percettrone a sua volta viene automaticamente inizializzato con il numero di pesi che vogliamo e coi valori di partenza
Layer inizializza_layer(int n_percettroni, int n_pesi) {