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classificatore_immagini/percettroni.h
2025-01-27 17:02:06 +01:00

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C

/*
Definisco i percettroni della rete neurale per il dataset CIFAR10
Struttura della rete:
Livello 1: 256 percettroni con 3072 input ciascuno
Livello 2: 128 percettroni con 256 input ciascuno
Livello output: 10 percettroni con 128 input ciascuno
In output ci sono 10 percettroni, ognuno di essi è associato ad una categoria del CIFAR10. Alla fine dell'addestramento, la previsione sarà
data dal percettrone di output che avrà il valore 1 rispetto agli altri 9.
*/
#include<stdlib.h>
#include <math.h>
#define INPUT_LIV1 3072
#define INPUT_LIV2 256
#define INPUT_LIV3 128
double LRE = 0.2;
typedef struct {
double *pesi;
double bias;
double lre;
} Percettrone;
double randomico();
void inzializza_percettrone(Percettrone*, int);
double funzione_sigmoide(Percettrone, int[], int);
double randomico() {
// Genero numeri nell'intervallo [-1,1]
return ((double)(rand() % 101 * 0.01 * 2 ) -1);
}
void inizializza_percettrone(Percettrone *p, int n_pesi) {
p->pesi = (double*)malloc(sizeof(double) * n_pesi );
for(int i = 0; i < n_pesi; i++)
p->pesi[i] = randomico();
p->bias = randomico();
p->lre = LRE;
}
double funzione_sigmoide(Percettrone p, int valori[], int n_input) {
double sommatoria = 0.0;
for(int i = 0; i < n_input; i++) {
sommatoria += (valori[i] * p.pesi[i]);
}
double funzione = sommatoria + p.bias;
double potenza_e = exp(-funzione);
//formula sigmoide
double risultato = 1 / ( 1 + potenza_e);
return risultato;
}