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#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;
}
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