From b4c345e6a5fa929ba20eac19183b9c777055f52d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Gaspard Coulet <gaspard.coulet@mines-ales.org>
Date: Wed, 28 Apr 2021 23:12:36 +0200
Subject: Initial commit

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 Neurone/NeuroneB.cpp | 85 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 85 insertions(+)
 create mode 100644 Neurone/NeuroneB.cpp

(limited to 'Neurone/NeuroneB.cpp')

diff --git a/Neurone/NeuroneB.cpp b/Neurone/NeuroneB.cpp
new file mode 100644
index 0000000..4556f8e
--- /dev/null
+++ b/Neurone/NeuroneB.cpp
@@ -0,0 +1,85 @@
+#include"./NeuroneB.h"
+/**
+ * Constructeur du Neurone avec biais
+ * @method NeuroneB::NeuroneB
+ * @param  taille             Taille du neurone
+ * @param  x                  Vecteur de poids
+ * @param  biais_w            Valeur du biais
+ */
+NeuroneB::NeuroneB(int taille,std::vector<double> * x, double biais_w){
+    n = taille;
+    w = x;
+    w->push_back(biais_w);
+}
+
+/**
+ * Constructeur du Neurone avec biais
+ * @method NeuroneB::NeuroneB
+ * @param  taille             Taille du neurone
+ */
+NeuroneB::NeuroneB(int taille,FonctionActivation::EnumFonctionActivation fct) {
+  n = taille;
+  fonctionActivation.setFonctionActivation(fct);
+  aleaWeights();
+}
+
+/**
+ * Affichage des poids
+ * @method NeuroneB::printWeight
+ */
+void NeuroneB::printWeight(){
+  Neurone::printWeight();
+  std::cout << "biais = " << (*w)[n] << std::endl;
+}
+
+/**
+ * Génération aléatoire des poids
+ * @method NeuroneB::aleaWeights
+ */
+void NeuroneB::aleaWeights(){
+  w = new std::vector<double> (n,0.8);
+  std::default_random_engine generator(std::random_device{}());
+  std::normal_distribution<double> distribution(0,1);
+  for (int i=0; i<n; i++) {
+    (*w)[i] = distribution(generator);
+  }
+  w->push_back(distribution(generator));
+}
+
+/**
+  * Méthode d'apprentissage (cf Neurone::fw_sum, cf Neurone::fw_activate, cf Neurone::derive_activate)
+  * @method Neurone::learn
+  * @param  x              Vecteur de poids
+  * @param  o              Valeur attendue
+  * @param  k              Valeur du biais
+  * @param  mu             Taux d'apprentissage | Learning rate
+ */
+void NeuroneB::learn(std::vector<double> x,double o,double k, double mu){
+  double sum = fw_sum(x);
+  double res = fw_activate(sum,k);
+  double derive = derive_activate(sum,k);
+  for(int i=0; i<n; i++){
+      (*w)[i]= (*w)[i]-  mu * (x[i]*derive*((o-res)*(-2)));
+  }
+  (*w)[n] = (*w)[n]-  mu * (1*derive*((o-res)*(-2)));
+}
+
+/**
+ * Méthode de somme du vecteur de poids
+ * @method NeuroneB::fw_sum
+ * @param  x                Vecteur de poids
+ * @return                  Somme des poids
+ */
+double NeuroneB::fw_sum(std::vector<double> x)const{
+  double res = Neurone::fw_sum(x);
+  res += (*w)[n];
+  return res;
+}
+
+/**
+ * @method NeuroneB::getNbPoids
+ * @return Nombre de poids
+ */
+int NeuroneB::getNbPoids(){
+  return n+1;
+}
-- 
cgit v1.2.3