From e787843a67bc4f190b4091a34ca1307430e3ef34 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: mirimatcode Date: Sat, 22 Feb 2025 08:37:13 +0100 Subject: [PATCH] applicata regola nuova, continua a non andare bene nemmeno con lo xor --- classificatore_singolo | Bin 21392 -> 25608 bytes classificatore_singolo.c | 52 ++++++++++++++++++++----------- percettroni.h | 65 +++++++++++++++++++++++++++------------ tempCodeRunnerFile.c | 3 -- 4 files changed, 80 insertions(+), 40 deletions(-) delete mode 100644 tempCodeRunnerFile.c diff --git a/classificatore_singolo b/classificatore_singolo index 3d44c6e0a095a33597167d287db3eb12d6b621ed..31ab327d179fd0531e7d579ab8282fd8c084d3f7 100755 GIT binary patch delta 7053 zcmai24OCP|mVWOw$WO#>P<|!Q{-7=>;$IXKr6FRTMzn{7iIc_9D5zvu@dsuz#7R4L zIN>(;GXw{E@Hjc>?%I_1V0%AV2}GCy^GXO(y}sALhm3=&3N8$Hl${28P- z!Ub>8&~alRYAO=)rgbA}l1cDZLD}=8>E1A>K1ZZ(#1Z9;1X*HPKy%_^UrXIE*YYq z(Q+K3N0<>MLKZpbDRiSnmp^R|!H|B8=<=uP5DektM3+D94iH*D3C#EzZLLG}2-mZp z1C9_}PX~@~4#D;G;rP}Nd^|_Q&2)@VBTpztZ+_^@QRJX5I(YjRE z*~quJhPL25U@hYUp5}BLdcfnA*6Pdo)Hu$A+_BA#|E;Nbjj;wfhXcFxxmPdgW|aeh1T z_Yj}M`6r2|oDEnxzn*yP=wc~g;lSer&{hT{&KDDJCVt=!fQ*&I)6NBYIA5@aEsLE# z>ndWc#s74*Bn@uNHm5%e1q8HVNj}uohVaEia))Z;Rd0CqYIZO-HIfS!M6Y3|VpHWJ z_EBtFCPqtj^Ga0LlJ}`hshVkV1DIJ9sHpiyHF4c%?* z*pRVOCi^&{K&c&K>512r#&1FPFmKXA<=f@#Y*MFEG@b2B{tsnWVe`C{IN4OaOk$3d zx$K>L?_utVSCsmxtUQ$|tp)6x)ZRz zl_2uWkv=7AqxnmOEVginb*8^Da~&6`o?rMqb)Tu8lFKCO>L?tfF!ev}E&NP9sJ8W( z)CT(yv!$juv2aUKmxw)#sNO=q>Xp1DgX)I&)wXLURff<)S}{xW_$C$ofKn-TFII9D z4$5T2YqR7Q4x0DYAsdK?0b3+l8Coi=z-(!o>g1wWTV&&~=c=c!hupsGDd{#m-|Q_M zR1ca@EDP^7pYVw_XJXx!BCL?|=Kt~CrO!Ir_X2%|cXNK{-Vu)H>n1QE93S?ZZM7yX zynZibzqWe|XFZ@znGEUY7F6{7^exYe+s1o^KBOPyH7n3I?C{w>+f3ez> zYd2Z)q!r4qZ?cL>R%@Nm7*ZRailoU@PuocvdYTH0|FN6w^+|J`CMfB-fP-ekws%6e zQ*DTUB{k^Jz8l=19{AHE{Hfr=4*wt|{QLx_q8^H4Y8Toe-anyhp9^Y#14qawRx&x^ zfu%G6jMo;)Q!9*O@LfO6*)ANnaN?!f&BJkfB0stQiW}^W$t#z)kgm6IfDCNtQaxR& z>_gV^EQP76ps4}XL#76hpN6Sw-Bfo!TR7#B#B^b52+60XISgFsW3Nt`7=1NG%v#vb z&P|!Foa$p=PDxe%y^qCAog06sPb@;5t4Gvd-Z&ap&+;-7obN#bBWpoKsp;VUxEpV} zHPzKhL^3~Hj`FX11?aV7!;lPaAE|f_bP~~Ju=HtwrV9T&SGZ&To+9NwD9jO&>ZYEg z>*+MzLC!ODGx=xmoN{*wi1To}dU_)vwCFWf2lF7@B43|Q~MWmet6K^hk%`)o?JEs@!R7rBd_&1 zxqNT|j!WXs+6!ZzcJm3YliO~7HW7&-BL1V#dBl%maEE&j+xq)598<(rtuj zL&F(NAMYQ!goAX1RL{4xSw9}6tgi(?(F^=19{*rCWC3)zy$48r^bN_cA$N~KGY74h>{if4y=rx7VDSXV1aQ2}=&Y+kO4Q`IoxPZUdIJ|`V3 z1dT=x2aTT@ancTu5h1}zgL00SPcx!K@VAx+#^?uH%ta@p4SV<->|x+nAybZ+&dD!% zSPeaVm@nkAk#VDo<$D+Xz}#|&5O~^Y)^p|)viZa|S#7%>sYZdzS8!ul)F|9i=lp%} z$HkXGyX2&}dPgl11umCsnD?H%cJ*;wy}ZgFWy%9aie~Jgp1c` zoLnl^VRdO!kb9> z#AH^SHJ;7SnyVa-W1F+4D|33;3t9Qf>0Z_ilGV!+XXYs1^{^E)&t|=aPZBc1o!$6X zETrTH%Hkwm+wiy_3_K5LH~YV{6Th+Dhw&n(f;w zYilbPTQe#co73PVqxf>R$rDZY)1NbRIWBrv)97!7&F^WNAAEV2rp*Aq>LL~ZdI*$0 zQtx|T)AoYy`#{s0Kp*bbv~JM!OPV$aIsiHWZwK8UYT6>umcM9PDd;uOouH?#XvNxL zbiVpT(@ueAf2wJpfJR`Ew?Qv~rsADqZ;z%u06K&SmV#D%1_Pkkc%3@}x&+h*T7x%_ z9`@1P=_yZP3De-Zv@C)?=%lIm&Brh29hNe0nsW|T)=zl;ILmX&gE3>2>tiGEvWmAy zX(xWSA*YYWVfhL!w*oqhUnU|#G$=20nUwupMY00+;rAMJ)*=d_I;Pb!DX~}Pg^&3R zq7N^!WAoC+L_)3RefI9Wlra?NDIc&e(4|m!f567gPa9K>?u*^%rZ~yPMzD_}xcHnK zHeV^GCpm4#6Odm)41?2~E-9oz@-E1eE^FF?5%Qd%d;s!US2S%2=H}`-h$bsC1O?`KS{OzFJ4*BmO|KkYx@t}MwN7#yI4UZ z6kbHORD*^n@D*4AH39EI)|{umI*d(LT_#g&L~xRB=sf3V^$SwQ45C}-XNS<8fINCW z(0p>irxC1a$=bLZIk13+cTe7$*0GeO>GC?Zc&Sq^Yd*PjwhZQXO2U5I%m3uil{o3i z6I@T8@dsm?O(6H%Si9|KKQaCs6(B;6jw~gjA{mIF4{|(SGX7&Vq%R>lR-D*Ihk*#X zip7Q{%7<86exh7P{RLYfh=t}6U6a1csBOnD4u7<@PU5V@_XFJ*@Uvo31A7I&lIQ#&k(^miSPz*`@+i-Jh^Ah~F5uhYpuw(49YWKH@Sn)7 zIX$|$Q*`5?Q8}ch;QUdv&g*XR8U{R>#V$`=k)=!1aN|?s1r~Ifj<3-F)8)k-cnNTF zuFC-?q&-g7
(oZb4^41Hm9^>Dwe<2_TvKwfLm{SDi;e72mz$6n<2|8Wm5>tjDk z6JvQLMYoSeg-0NP<0!|H6R3yPUeeg3RHg`X?TTb3kUcI5F zy1Z=D_VS9V$}P2(WffIBHdOAYVI?bGOsd*aRbN$JT~%LSUWONl%Caq$b=%9UE17>q zUUTls1f|)&%3)GoPG`s0WJeqI;YJSYTeHxpev(bZ!q2v?No1-$Db^@}2ED+x*=NVK z6bLCKM2vYmw=;D~u zG(~=SRy}Pe+d8%Gwqk6p`6mW*1$VQst<5^Apja~jN~lGKzP`bWS?YL=MT6dx23;^ zf4^Zva6{`7-Hj{lA=my@e#X$b4uOEaP zd8&>K!s9va<+wvNG)omc$Q)qaczP(%qQQqU6?$*g;P+|p^BR1(25-~g5rW_t5b=nH z0D=WqFTDnrR1m09gVW~VGP4HfeL*D_4UUUr7x+)n2++BDSv9ztC6vw3;KNj9pf(LY zLW9d1e53}qBaZ7wrv{CnP&2`(!B=T;-VRi{PJ{FIp?IYR57XG$tii{HYXsXgf=CU% z%ii$hu-(CqY(bEn-fBr{m1|GwKcX7Sw0{DuBz+8bLxK%P$ge}0zfFNF=_K-4QGYAt zk0Oti^m{4)F7nuF{(8zEL>?>Ze~t35BafAI`0FUJ9|0_(e;eg@Bacb+S5p2t|MW=^6Qbup7mQOUyM9dG*j>!DX<&?ETvzd{1W7` zg8rVn03zFRd8Xt^|9~PW5gTR;!p${lhJ+oU015SE<$${E3C=_^v#&Zr zb_b`;CVNeBdMcPUESnrR#fe$uD^q+b%ob{<7Ra?(pW#s@yRKG`klk530aqft0QpKF zgww%q%qF8lC+d8k+$FQZCWSf@1fkdPXj8AD(A#S;j@Xnyo(xNpTJDeoVXsK3cSv@) zO{$D1+ruYH>+g_5;S&s{acI8z2uA6%_7i{jN$L16FFg7u&Xo?CF-A4_gU?$1~k`#*D?KmXd?3{X_(PKYI^ zqvl8}eD}!v|)Nfd~B$wTQ*G~i(=DBY1~!m z%?Pr16p`MZO4>)gE8R>dd*U}uNrJYN-MOvq0-s#+ncQ?aNETb&cD*~-=Q<4~nF`w} zkb;XpC<-wqtdf?5k*b7OjOU=Xb#-SxDu5cuwOv*cV;P$ZlgzL;VUq8|9$1dyI;7i_ z+Xr6S+y&nZ^70M!atm4|;AI`mBJ(Y8EgUc`yPi2OyJ}j&#(CKjkwex0gD!r)t|*Xb zpIrNlPpF9o=gG{LZzY&%#7*aW^Ex>`CQeH3AzzQNNms9vxUmbQ{nyFbu@-6bb>bQu zCoR8D-Wr?k2mxyY>#>2`7I4`DE^kA#%P#8jrEAn>8@Oy^E*q(^+4mDjXtVeeVRtuT z|NE9QZB2k5aP2bz?H^eYe55cj@_`(j0O@zz^zvT0sVxYX+24&mPa-b6jFh2ATR1}E55(wM0m!Lysm($pMSCMN^AQ22Z&ce|uyBP?rj?ufEHdJx#k&$p2So-mM zj6YaOWob$5cTjs~W)F!_lXw)5@(=OWh&NvW&9KwXEEWRk%mkZsQox@^s>;CMv*^zg zEWlZeWk>FzVfjC=RmtRquoi|TI3~>3sg9k{nvyZcU+d1{%z1i8XDm?{C zEV*}KHZ0o$at3r$09uSdd>Bz>^kiWhixaj z_n=+bB{e$*7+}Ty4RGT#+wc|HNIgUP$%c z8y-A~^u2}^@H{j*t!Rs9l?9Jd4dQ@J0+10OUup0n0TWNMhpEXqgH5LK1SV6Hph2bJ z0!r(l8oV{!@3Gc#;`WeTKVcz`-NcML?=^&OJ$eUd!6T3ctEc{0hjF7GzS%y(u33YR zg#S}G*&`3ME;sWYI?XwP+ZRpTfd^gZkXpK%Af0`u9e0(Wns_(eZFDQX3~yV3ojCtn zP>-&q8%1RMbtYvD&p+Nz*Mu?CW`NE87@vx}!gn7`RcGMdt&XduPQ>jeaAzBm;hpk@ zq5U!7AgHcWtiz*!wLF0xebvFf72lGPX&Ht-co__Yv-2u>IBk)so@3O{#H;X7ZBMh3 zwzPEV)esUsIa#{UL9!<2Nb9eXZ9u;4ARkS(N^f?MTa!;sID}`UdeVemfglUI)OUiv zYh^!PZs@SKNV{z{zk&7Sm07B*Ha@Y@Qc+rNDKFYmT4hOEJ<+mmBM?hvX;n#SHOMQ< zh6xYVlvzs3EJamSWlwAr7IW21Oa4l-+V&MG$ZT&rvb^hM3&Eu4|xrS zhc1z=bK@PSV0Zf8%7Il#Pc`+e% zFx=2VDqvU-!=&%X3-e;;x56+J(zqUIARb+*hz>EH9>90N11gzP@kNz!s- zLaZ=6(?#-gBON%?4r~PEzf&8j^le}zl^|~e`E>k`q-IO5)#=6u2eR=p==8z?L;q%~ zIt!_oM)x<6w}U+Wp6DhS0^xlQ3O8;we3pB02=Pj0QlD2CYMX=+2|_d@LVX^I$xjgT zNM^o6e6ZnY{$vrD!&2mK`@ZpZrnG+_UT3ly*Osk*r--*QWR{hjv_IiczqN470(ugK zD8a|S9;o7k`OdBx(aNd zuATqarriv}O~e!wHEJh}OyJ=)?g9G}ujk-rfklUr^TB5EAnHaR11wZB2x`Jm53eSa zieJ#X5ARcM1BzDb2U!i`vAFr)b-FV^Hc+vd?^jT`tEO-Y+vYQ-O8s&J0OOFha9^=-2&%Z;wLTw7dzd0Vq zKP%8(39>63{{a5v;WZ7~46i=4FPViFZl9sBGLS<}<_LeDz@Xirh?fZjIAQOg3Gr-# zuz&}Y&(wt!GP)qjk;$cxSs08-!fO%7-!n5FUV!QK2*=lRK>cd77H}i%gTdiG4mg(c z?Lld(rFI08Twt2=Dz|wqius@i5)8c@zr zXkwEM&cln`!nIM%0zD*QcmU@T+au=avs|N_H;9^rNYsew=F-h;yxC+-ae(t>lVad_P3vsr z_2LX8=UQycwx0Z84NqP>%Qs9A-0AMC%B^kp6d{cp|Pe%@xOdr;_kg<^>`F=(G Fe*xSdC)xl2 diff --git a/classificatore_singolo.c b/classificatore_singolo.c index e64b157..1518e8e 100644 --- a/classificatore_singolo.c +++ b/classificatore_singolo.c @@ -1,14 +1,11 @@ #include #include "percettroni.h" -//#include "mnist/mnist_manager.h" -//#include "cifar_10/cifar10_manager.h" -#include "xor_manager.h" //Scelgo quale categoria voglio identificare. nel caso dello xor -1 #define CATEGORIA -1 -#define NUM_LAYERS 2 -#define PERCETTRONI_LAYER_0 2 -#define MAX_EPOCHE 10000 +#define NUM_LAYERS 3 +#define PERCETTRONI_LAYER_0 4 +#define MAX_EPOCHE 1000000 byte get_out_corretto(byte); void stampa_layer_indirizzo(Layer*); @@ -29,7 +26,7 @@ void main() { ReteNeurale rete_neurale; ReteNeurale *puntatore_rete = caricaReteNeurale(file_pesi); if(puntatore_rete == NULL) { - rete_neurale = init_rete_neurale(NUM_LAYERS, PERCETTRONI_LAYER_0, N_INPUTS); + rete_neurale = inizializza_rete_neurale(NUM_LAYERS, PERCETTRONI_LAYER_0, N_INPUTS); } else { rete_neurale = *puntatore_rete; free(puntatore_rete); @@ -62,10 +59,8 @@ void main() { sigmoidi[j] = funzioni_attivazione_layer_double(rete_neurale.layers[j], sigmoidi[j-1]); } - byte output_corretto = get_out_corretto(set.istanze[indice_set].classificazione); - //Se prevede male if(previsione(sigmoidi[NUM_LAYERS-1][0]) != output_corretto) { @@ -90,9 +85,13 @@ void main() { */ - double gradiente_errore = (output_corretto - sigmoidi[NUM_LAYERS-1][0]); + //Derivata funzione di perdita + double gradiente_errore = -(output_corretto - sigmoidi[NUM_LAYERS-1][0]); + //Derivata funzione attivazione double derivata_sigmoide_out = sigmoidi[NUM_LAYERS-1][0] * (1 - sigmoidi[NUM_LAYERS-1][0]); + if (derivata_sigmoide_out == 0.0) derivata_sigmoide_out = 1; + //Gradiente del percettrone output gradienti[NUM_LAYERS-1][0] = gradiente_errore * derivata_sigmoide_out; //Ricorda di partire dal penultimo layer in quanto l'ultimo è già fatto @@ -100,20 +99,38 @@ void main() { /* A questo punto ho tutti i gradienti dei percettroni, non mi resta che trovare i gradienti dei pesi e correggerli */ + + //Correggo il livello output + for(int indice_peso = 0; indice_peso < rete_neurale.layers[NUM_LAYERS-1].percettroni[0].size; indice_peso ++) { + //Determino gradiente del peso + double gradiente_peso = gradienti[NUM_LAYERS-1][0] * sigmoidi[NUM_LAYERS-2][indice_peso]; + rete_neurale.layers[NUM_LAYERS-1].percettroni[0].pesi[indice_peso] -= gradiente_peso * LRE; + } + rete_neurale.layers[NUM_LAYERS-1].percettroni[0].bias -= gradienti[NUM_LAYERS-1][0] * LRE; + + //Applico la correzione dal penultimo layer andando indietro fino al secondo (il primo si fa diverso) - for(int indice_layer = NUM_LAYERS - 2; indice_layer > 0; indice_layer--) { + for(int indice_layer = NUM_LAYERS - 2; indice_layer >= 0; indice_layer--) { //Applico la correzione a tutti i percettroni del layer dal primo a seguire - for(int indice_percettrone = 0; indice_percettrone <= rete_neurale.layers[indice_layer].size; indice_percettrone++) { - correggi_pesi_percettrone(); + for(int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete_neurale.layers[indice_layer].size; indice_percettrone++) { + //Devo prendere il gradiente del percettrone e moltiplicarlo con gli input associati ai pesi + if(indice_layer != 0) { + correggi_pesi_percettrone_double(&rete_neurale.layers[indice_layer].percettroni[indice_percettrone], indice_layer, sigmoidi, gradienti[indice_layer][indice_percettrone]); + } else { + correggi_pesi_percettrone_byte(&rete_neurale.layers[0].percettroni[indice_percettrone], set.istanze[indice_set], gradienti[0][indice_percettrone], indice_percettrone); + } + } } + + //gradienti[NUM_LAYERS-1][0] = (output_corretto - sigmoidi[NUM_LAYERS-1][0]); errore_totale += gradienti[NUM_LAYERS-1][0]; - correggi_layer_interni(&rete_neurale, gradienti, sigmoidi); - correggi_layer_input(&rete_neurale.layers[0], gradienti, sigmoidi, set.istanze[indice_set].dati, NUM_LAYERS); + //correggi_layer_interni(&rete_neurale, gradienti, sigmoidi); + //correggi_layer_input(&rete_neurale.layers[0], gradienti, sigmoidi, set.istanze[indice_set].dati, NUM_LAYERS); } else { @@ -126,9 +143,8 @@ void main() { } } - printf("Errore: %f\n", errore_totale); - - //printf("\tRisposte corrette: %d\n", corrette); + printf("Errore: %f\n", errore_totale / 4); + printf("\tRisposte corrette: %d\n", corrette); if(corrette == set.size) { break; diff --git a/percettroni.h b/percettroni.h index ff653d4..284394c 100644 --- a/percettroni.h +++ b/percettroni.h @@ -6,11 +6,14 @@ char *file_pesi = "rete_pesi.bin"; char *file_immagini = "mnist/t10k-images.idx3-ubyte"; char *file_label = "mnist/t10k-labels.idx1-ubyte"; +//#include "mnist/mnist_manager.h" +//#include "cifar_10/cifar10_manager.h" +#include "xor_manager.h" + // Siccome il char è un byte che rappresenta il valore tra 0 e 255. Per evitare confusioni definisco il tipo "byte" come in Java typedef unsigned char byte; - -double LRE = 0.2; +double LRE = 0.5; double soglia_sigmoide = 0.5; typedef struct { @@ -32,8 +35,7 @@ typedef struct { double randomico(); Percettrone inzializza_percettrone(int); -//ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int); -ReteNeurale init_rete_neurale(int, int, int); +ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int, int, int); Layer inizializza_layer(int, int); double sigmoide_byte(Percettrone, byte*, int); @@ -44,8 +46,10 @@ double *funzioni_attivazione_layer_double(Layer, double*); void correggi_layer_interni(ReteNeurale*, double**, double**); void correggi_layer_input(Layer*, double**, double**, byte*, int); -double calcola_gradiente_layer(ReteNeurale, int, int, double**); void discesa_gradiente(ReteNeurale, double**, double**); +double calcola_gradiente_disceso(ReteNeurale, int, int, double**); +void correggi_pesi_percettrone_double(Percettrone*, int, double**, double); +void correggi_pesi_percettrone_byte(Percettrone*, Istanza, double, int); int previsione(double); @@ -74,16 +78,7 @@ Percettrone inizializza_percettrone(int n_pesi) { return p; } -//Questa funzione inizializza una rete neurale. Diamo il numero di layer desiderato e restituisce un ReteNeurale -/* 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 inizializza_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; @@ -109,7 +104,6 @@ ReteNeurale init_rete_neurale(int numero_layers, int numero_percettroni_iniziali 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) { @@ -198,6 +192,10 @@ int previsione(double valore) { return 0; } + + + + //Questa funzione prende la matrice dei gradienti e la matrice delle sigmoidi per correggere tutti i layer tranne quello di ingresso void correggi_layer_interni(ReteNeurale *rete, double **gradienti, double **sigmoidi) { @@ -230,6 +228,10 @@ void correggi_layer_input(Layer *layer, double **gradienti, double **sigmoidi, b } + + + + void discesa_gradiente(ReteNeurale rete, double **sigmoidi, double **gradienti) { //For che scorre i layer dal penultimo al primo QUINI SIZE -2 for(int indice_layer = rete.size -2; indice_layer >= 0; indice_layer--) { @@ -240,10 +242,10 @@ void discesa_gradiente(ReteNeurale rete, double **sigmoidi, double **gradienti) for(int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete.layers[indice_layer].size; indice_percettrone++) { double derivata_attivazione = sigmoidi[indice_layer][indice_percettrone] * (1 - sigmoidi[indice_layer][indice_percettrone]); - //Passo anche l'indice del percettrone perchè corrisponde all'indice del peso del livello sopra - double gradiente_disceso = calcola_gradiente_layer(rete, indice_layer + 1, indice_percettrone, gradienti); - + //Passo anche l'indice del percettrone perchè corrisponde all'indice del peso del livello sopra + double gradiente_disceso = calcola_gradiente_disceso(rete, indice_layer + 1, indice_percettrone, gradienti); + gradienti[indice_layer][indice_percettrone] = gradiente_disceso * derivata_attivazione; } } @@ -261,6 +263,31 @@ double calcola_gradiente_disceso(ReteNeurale rete, int livello, int indice_peso, return sommatoria; } +void correggi_pesi_percettrone_double(Percettrone *p, int layer, double **input, double gradiente_percettrone) { + + for (int indice_peso = 0; indice_peso < p->size; indice_peso++) { + //Determino il gradiente del peso + double gradiente_peso = gradiente_percettrone * input[layer - 1][indice_peso]; + + //Modifico il peso + p->pesi[indice_peso] -= (gradiente_peso * LRE); + } + + p->bias -= (gradiente_percettrone * LRE); +} + +void correggi_pesi_percettrone_byte(Percettrone *p, Istanza input, double gradiente_percettrone, int indice_percettrone) { + for (int indice_peso = 0; indice_peso < p->size; indice_peso++) { + //Determino il gradiente del peso + double gradiente_peso = gradiente_percettrone * (double)input.dati[indice_peso]; + + //Modifico il peso Qui si impalla perchè per qualche ragione arriva size elevatissimo + p->pesi[indice_peso] -= (gradiente_peso * LRE); + } + + p->bias -= (gradiente_percettrone * LRE); +} + //Una volta finito il ciclo delle epoche viene salvato lo stato della rete neurale void salvaReteNeurale(const char *filename, ReteNeurale *rete) { diff --git a/tempCodeRunnerFile.c b/tempCodeRunnerFile.c deleted file mode 100644 index da3cc5d..0000000 --- a/tempCodeRunnerFile.c +++ /dev/null @@ -1,3 +0,0 @@ -for(int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < PERCETTRONI_LAYER_0; indice_percettrone++) { - printf("percettrone %d -> sigmoide: %f\n", indice_percettrone, sigmoidi[0][indice_percettrone]); - } \ No newline at end of file