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inizializzazione pesi con teorema centrale del limite. Addestramento a 100%

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2026-03-27 13:27:50 +01:00
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classificatore
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classificatore.c
+1 -1
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@@ -4,7 +4,7 @@
void main() {
//input, layers, perc iniz, perc fin
ReteNeurale rete = inizializza_rete_neurale(N_INPUTS, 2, 32, 10);
ReteNeurale rete = inizializza_rete_neurale(N_INPUTS, 3, 128, 10);
//ReteNeurale rete = *caricaReteNeurale(file_pesi);
//stampa_pesi_rete(rete);
percettroni.h
+183 -301
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@@ -15,18 +15,21 @@ char *file_pesi = "rete_mnist.bin";
// char *file_immagini = "cifar-10/data_batch_5.bin";
// char *file_immagini = "cifar-10/test_batch.bin";
// #include "xor_manager.h"
typedef unsigned char byte;
double LRE = 0.01;
double soglia_sigmoide = 0.5;
#define TOLLERANZA 99
float LRE = 0.01;
float soglia_sigmoide = 0.5;
#define TOLLERANZA 100
//Metto 0 per sigmoide, 1 per ReLU, 2 per gradino
#define FUNZIONE_ATTIVAZIONE 1
#define INIZIALIZZAZIONE_CASUALE 0
typedef struct
{
double *pesi;
double bias;
float *pesi;
float bias;
int size;
} Percettrone;
@@ -42,203 +45,84 @@ typedef struct
int size;
} ReteNeurale;
/*
* Genera un valore casuale nell'intervallo [-1, 1] per inizializzare pesi e bias.
* Usa rand() modulo 101 (0-100) convertito in decimale (0.00-1.00),
* poi scalato a [-1, 1] moltiplicando per 2 e sottraendo 1.
*/
double randomico();
/*
* Inizializza un percettrone con n_pesi connessioni in entrata.
* Assegna valori casuali a tutti i pesi e al bias usando randomico().
* La dimensione n_pesi dipende dal layer precedente (o dagli input).
*/
//Inizializzazioni
Percettrone inzializza_percettrone(int);
/*
* Crea una rete neurale con architettura dinamica:
* - numero_input: dimensione dei dati in ingresso (es. 784 per MNIST 28x28)
* - numero_layers: quanti strati nascosti + strato di output
* - numero_percettroni_iniziali: percettroni nel primo layer
* - numero_percettroni_finali: percettroni nell'output (10 per MNIST, 1 per XOR)
*
* I layer intermedi hanno numero decrescente di percettroni calcolato come:
* numero_percettroni = numero_percettroni_iniziali * (layer_rimanenti / layer_totali)
* Questo crea una piramide: molti neuroni in ingresso, pochi in uscita.
*/
Layer inizializza_layer(int, int);
ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int, int, int, int);
/*
* Crea un layer con n_percettroni, ognuno con n_pesi connessioni.
* Ogni percettrone viene inizializzato indipendentemente con pesi casuali.
*/
Layer inizializza_layer(int, int);
//Previsioni
float attivazione(Percettrone p, float *);
float derivata_attivazione(float);
void softmax(float *, int);
int previsione_softmax(float *, int);
/*
* Funzione di attivazione sigmoide: trasforma la somma pesata in valore tra 0 e 1.
* Calcola: sommatoria(input_i * peso_i) + bias, poi applica 1/(1+e^(-somma))
* La sigmoide introduce non-linearità e "schiaccia" i valori estremi.
*/
double sigmoide(Percettrone p, double *);
//Forward
float **elabora_attivazioni(ReteNeurale *, Istanza);
/*
* Derivata della sigmoide: necessaria per il calcolo del gradiente.
* Formula: sigmoide(x) * (1 - sigmoide(x))
* Indica quanto velocemente cambia l'output rispetto all'input.
*/
double derivata_sigmoide(double);
//Discesa del gradiente stocastico
float **elabora_gradienti(ReteNeurale *, byte, float **);
void discesa_gradiente(ReteNeurale *, float **, float **);
float calcola_gradiente_disceso(ReteNeurale *, int, int, float **);
/*
* Softmax: normalizza l'output dell'ultimo layer in probabilità (somma = 1).
* Passaggi:
* 1. Trova il valore massimo per stabilità numerica (evita overflow)
* 2. Calcola e^(x_i - max) per ogni output
* 3. Divide ogni valore per la somma totale
* Utile per classificazione multi-classe: il percettrone con valore più alto
* rappresenta la classe predetta con la probabilità più alta.
*/
void softmax(double *, int);
//Correzioni
void aggiorna_pesi(ReteNeurale *, float **, float **, Istanza);
void correggi_pesi_percettrone_float(Percettrone *, int, float **, float);
void correggi_pesi_percettrone_byte(Percettrone *, Istanza, float, int);
/*
* Forward propagation: calcola gli output di tutti i layer partendo dall'input.
*
* Algoritmo:
* 1. Converte i byte input (0-255) in double normalizzati (0.0-1.0) dividendo per 255
* 2. Per il primo layer: applica sigmoide a ogni percettrone usando gli input
* 3. Per i layer successivi: usa gli output del layer precedente come input
*
* Restituisce una matrice sigmoidi[layer][percettrone] con tutti i valori intermedi.
* Questi valori servono poi per il calcolo dei gradienti (backpropagation).
*/
double **elabora_sigmoidi(ReteNeurale *, Istanza);
//Addestramento
byte addestra(ReteNeurale *, Dataset);
/*
* Calcola i gradienti dell'errore per ogni percettrone usando backpropagation.
*
* Passaggi:
* 1. GRADIENTI OUTPUT (ultimo layer):
* - Se il percettrone corrisponde alla classe corretta: errore = 1 - output
* - Altrimenti: errore = 0 - output
* - Moltiplica errore per derivata_sigmoide(output) per ottenere il gradiente
*
* 2. GRADIENTI NASCOSTI (layer precedenti):
* - Usa discesa_gradiente() per propagare l'errore all'indietro
* - Ogni neurone riceve la somma pesata dei gradienti dei neuroni successivi
*
* Il gradiente indica quanto e in che direzione modificare i pesi per ridurre l'errore.
*/
double **elabora_gradienti(ReteNeurale *, byte, double **);
/*
* Propaga i gradienti dagli output verso i layer precedenti (backpropagation).
*
* Per ogni layer (dall'ultimo al primo):
* - Per ogni percettrone del layer corrente:
* 1. Calcola derivata_sigmoide dell'output del percettrone
* 2. Calcola gradiente_disceso: somma pesata dei gradienti del layer successivo
* moltiplicati per i pesi delle connessioni
* 3. Il gradiente finale = gradiente_disceso * derivata_sigmoide
*
* Questo è l'algoritmo della "catena" di derivate (chain rule) del calcolo differenziale.
*/
void discesa_gradiente(ReteNeurale *, double **, double **);
/*
* Calcola quanto l'errore del layer success influenza questo percettrone.
* Somma: gradiente[j] * peso_connessione[i][j] per ogni percettrone j del layer dopo.
* Questo è il "peso" dell'errore che deve essere corretto a questo livello.
*/
double calcola_gradiente_disceso(ReteNeurale *, int, int, double **);
// double trova_gradiente_errore_softmax(double *, int , int);
/*
* Aggiorna tutti i pesi della rete usando i gradienti calcolati (discesa del gradiente).
*
* Formula di aggiornamento: peso_nuovo = peso_vecchio + (gradiente * learning_rate)
*
* Per l'ultimo layer:
* - gradiente_peso = gradiente_percettrone * output_layer_precedente
* - Aggiorna pesi e bias
*
* Per i layer nascosti:
* - Usa correggi_pesi_percettrone_double() per layer interni (input da double)
* - Usa correggi_pesi_percettrone_byte() per primo layer (input da byte originale)
*
* Il learning rate (LRE) controlla la "velocità" di apprendimento.
*/
void aggiorna_pesi(ReteNeurale *, double **, double **, Istanza);
/*
* Corregge i pesi di un percettrone usando input double (da layer precedenti).
* Per ogni peso:
* - gradiente_peso = gradiente_percettrone * input_corrispondente
* - peso += gradiente_peso * learning_rate
* - bias += gradiente_percettrone * learning_rate
*/
void correggi_pesi_percettrone_double(Percettrone *, int, double **, double);
/*
* Corregge i pesi del primo layer usando input byte (dati originali).
* Simile a correggi_pesi_percettrone_double ma converte i byte in double.
* Necessario perché il primo layer riceve input non normalizzati dal dataset.
*/
void correggi_pesi_percettrone_byte(Percettrone *, Istanza, double, int);
/*
* Predizione binaria: restituisce 1 se valore >= soglia_sigmoide (0.5), altrimenti 0.
* Usata per classificazione binaria (es. XOR o singola categoria MNIST).
*/
/*
* Predizione multi-classe: applica softmax all'output e restituisce l'indice
* del percettrone con valore più alto (la classe predetta).
* Usata per MNIST e CIFAR-10 (10 classi).
*/
int previsione_softmax(double *, int);
/*
* Salva la rete neurale su file binario includendo:
* - Numero di layer
* - Per ogni layer: numero di percettroni
* - Per ogni percettrone: numero di pesi, array pesi, bias
*
* Il formato binario permette di ricaricare il modello addestrato
* senza dover ripetere l'allenamento.
*/
//Import/Export
void salvaReteNeurale(const char *, ReteNeurale *);
/*
* Carica una rete neurale da file binario.
* Legge la struttura e alloca dinamicamente tutta la memoria necessaria.
*
* Restituisce NULL se il file non esiste o c'è un errore di allocazione.
*/
ReteNeurale *caricaReteNeurale(const char *);
/*
* Stampa su stdout tutti i pesi e i bias della rete.
* Utile per debugging e ispezione dello stato del modello.
* Formato: Livello -> Percettrone -> Peso[i]: valore
*/
//Stampa
void stampa_pesi_rete(ReteNeurale *);
/*############# INIZIALIZZAZIONI #########################*/
double randomico()
{
return ((double)(rand() % 101 * 0.01 * 2.0) - 1.0);
}
Percettrone inizializza_percettrone(int n_pesi)
{
Percettrone p;
p.pesi = (double *)malloc(sizeof(double) * n_pesi);
for (int i = 0; i < n_pesi; i++)
{
p.pesi[i] = randomico();
}
p.pesi = (float *)malloc(sizeof(float) * n_pesi);
p.bias = randomico();
if(INIZIALIZZAZIONE_CASUALE == 1) {
for (int i = 0; i < n_pesi; i++) {
p.pesi[i] = 0.0;//(float)(rand() / RAND_MAX * 2) -1;
}
p.bias = 0.0;//(float)(rand() / RAND_MAX * 2) - 1;
} else { // INIZIALIZZAZIONE HE
//Deviazione standard
float he_std = sqrt(2.0 / n_pesi);
for (int i = 0; i < n_pesi; i++)
{
// Box-Muller
/* float u1 = (float)rand() / RAND_MAX;
float u2 = (float)rand() / RAND_MAX;
float z = sqrt(-2.0 * log(u1)) * cos(2.0 * M_PI * u2);
p.pesi[i] = z * he_std; */
// Teorema centrale del limite
float somma = 0.0;
for (int i = 0; i < 12; i++) {
somma += (float)rand() / RAND_MAX;
}
p.pesi[i] = (somma - 6.0) * he_std;
//Marsaglia
/* float u, v, s;
do {
u = 2.0f * (float)rand() / RAND_MAX - 1.0f;
v = 2.0f * (float)rand() / RAND_MAX - 1.0f;
s = u*u + v*v;
} while (s >= 1.0f || s == 0.0f);
float factor = sqrtf(-2.0f * logf(s) / s);
p.pesi[i] = u * factor; */
}
p.bias = 0.0; // Bias a zero per He initialization
}
p.size = n_pesi;
@@ -276,8 +160,8 @@ ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int numero_input, int numero_layers, int nu
numero_percettroni_livello = numero_percettroni_finali;
else
{
double frazione = (double)(numero_layers - livello) / (double)numero_layers;
numero_percettroni_livello = (int)((double)(numero_percettroni_iniziali * frazione));
float frazione = (float)(numero_layers - livello) / (float)numero_layers;
numero_percettroni_livello = (int)((float)(numero_percettroni_iniziali * frazione));
}
printf("Layer %d -> percettroni: %d\n", livello, numero_percettroni_livello);
@@ -303,69 +187,42 @@ ReteNeurale inizializza_rete_neurale(int numero_input, int numero_layers, int nu
################# PREVISIONI ################################
*/
double **elabora_gradienti(ReteNeurale *rete_neurale, byte output_corretto, double **sigmoidi)
float attivazione(Percettrone p, float *valori)
{
double **gradienti = (double **)malloc(sizeof(double *) * rete_neurale->size);
for (int indice_layer = 0; indice_layer < rete_neurale->size; indice_layer++)
{
gradienti[indice_layer] = (double *)malloc(sizeof(double) * rete_neurale->layers[indice_layer].size);
}
//ULTIMO LAYER
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size; indice_percettrone++)
{
//double gradiente_errore = 0.0;
if (indice_percettrone == output_corretto)
{
gradienti[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone] = 1 - sigmoidi[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone];
}
else
{
gradienti[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone] = 0 - sigmoidi[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone];
}
//gradienti[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone] = gradiente_errore * derivata_sigmoide(sigmoidi[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone]);
}
//--------------
discesa_gradiente(rete_neurale, sigmoidi, gradienti);
return gradienti;
}
double sigmoide(Percettrone p, double *valori)
{
double sommatoria = 0.0;
float sommatoria = 0.0;
for (int i = 0; i < p.size; i++)
{
sommatoria += (valori[i] * p.pesi[i]);
// printf("valore [%f] peso[%f] ", valori[i], p.pesi[i]);
}
sommatoria += p.bias;
float risultato;
// Sigmoide
double risultato = 1.0 / (1.0 + exp(-sommatoria));
// ReLU
//double risultato = sommatoria > 0 ? sommatoria : 0.0f;
//printf(" sommatoria %f -> %f\n",sommatoria, risultato);
if(FUNZIONE_ATTIVAZIONE == 0)
risultato = 1.0 / (1.0 + exp(-sommatoria));
else if(FUNZIONE_ATTIVAZIONE == 1)
risultato = sommatoria > 0 ? sommatoria : 0.0;
else
risultato = sommatoria > 0 ? 1.0 : 0.0;
return risultato;
}
double derivata_sigmoide(double valore)
float derivata_attivazione(float valore)
{
//Sigmoide
double derivata = valore * (1.0 - valore);
//ReLU
//double derivata = valore >= 0 ? 1.0f : 0.0f;
float derivata;
if(FUNZIONE_ATTIVAZIONE == 0)
derivata = valore * (1.0 - valore);
else if(FUNZIONE_ATTIVAZIONE == 1)
derivata = valore > 0 ? 1.0 : 0.0;
else
derivata = 0.0;
return derivata;
}
void softmax(double *input, int size)
void softmax(float *input, int size)
{
float max = input[0];
@@ -384,15 +241,7 @@ void softmax(double *input, int size)
input[i] /= sum;
}
/* int previsione(double valore)
{
if (valore >= soglia_sigmoide)
return 1;
else
return 0;
} */
int previsione_softmax(double *livello_percettroni, int size)
int previsione_softmax(float *livello_percettroni, int size)
{
softmax(livello_percettroni, size);
@@ -407,23 +256,87 @@ int previsione_softmax(double *livello_percettroni, int size)
return max;
}
void discesa_gradiente(ReteNeurale *rete, double **sigmoidi, double **gradienti)
/*
################# FORWARD ################################
*/
float **elabora_attivazioni(ReteNeurale *rete, Istanza istanza)
{
float **attivazioni = (float **)malloc(sizeof(float *) * rete->size);
float *inputs = (float *)malloc(sizeof(float) * N_INPUTS);
for (int i = 0; i < N_INPUTS; i++)
{
inputs[i] = (float)istanza.dati[i] / 255.0;
}
attivazioni[0] = (float *)malloc(sizeof(float) * rete->layers[0].size);
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete->layers[0].size; indice_percettrone++)
{
attivazioni[0][indice_percettrone] = attivazione(rete->layers[0].percettroni[indice_percettrone], inputs);
}
free(inputs);
for (int indice_layer = 1; indice_layer < rete->size; indice_layer++)
{
attivazioni[indice_layer] = (float *)malloc(sizeof(float) * rete->layers[indice_layer].size);
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete->layers[indice_layer].size; indice_percettrone++)
{
attivazioni[indice_layer][indice_percettrone] = attivazione(rete->layers[indice_layer].percettroni[indice_percettrone], attivazioni[indice_layer - 1]);
}
}
return attivazioni;
}
/*
################# DISCESA DEL GRADIENTE STOCASTICO ################################
*/
float **elabora_gradienti(ReteNeurale *rete_neurale, byte output_corretto, float **attivazioni)
{
float **gradienti = (float **)malloc(sizeof(float *) * rete_neurale->size);
for (int indice_layer = 0; indice_layer < rete_neurale->size; indice_layer++)
{
gradienti[indice_layer] = (float *)malloc(sizeof(float) * rete_neurale->layers[indice_layer].size);
}
//ULTIMO LAYER
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size; indice_percettrone++)
{
if (indice_percettrone == output_corretto)
{
gradienti[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone] = 1 - attivazioni[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone];
}
else
{
gradienti[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone] = 0 - attivazioni[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone];
}
}
discesa_gradiente(rete_neurale, attivazioni, gradienti);
return gradienti;
}
void discesa_gradiente(ReteNeurale *rete, float **attivazioni, float **gradienti)
{
for (int indice_layer = rete->size - 2; indice_layer >= 0; indice_layer--)
{
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete->layers[indice_layer].size; indice_percettrone++)
{
double derivata_attivazione = derivata_sigmoide(sigmoidi[indice_layer][indice_percettrone]);
double gradiente_disceso = calcola_gradiente_disceso(rete, indice_layer + 1, indice_percettrone, gradienti);
float derivata = derivata_attivazione(attivazioni[indice_layer][indice_percettrone]);
float gradiente_disceso = calcola_gradiente_disceso(rete, indice_layer + 1, indice_percettrone, gradienti);
gradienti[indice_layer][indice_percettrone] = gradiente_disceso * derivata_attivazione;
gradienti[indice_layer][indice_percettrone] = gradiente_disceso * derivata;
}
}
}
double calcola_gradiente_disceso(ReteNeurale *rete, int livello, int indice_peso, double **gradienti)
float calcola_gradiente_disceso(ReteNeurale *rete, int livello, int indice_peso, float **gradienti)
{
double sommatoria = 0.0;
float sommatoria = 0.0;
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete->layers[livello].size; indice_percettrone++)
{
sommatoria += (gradienti[livello][indice_percettrone] * rete->layers[livello].percettroni[indice_percettrone].pesi[indice_peso]);
@@ -432,40 +345,11 @@ double calcola_gradiente_disceso(ReteNeurale *rete, int livello, int indice_peso
return sommatoria;
}
double **elabora_sigmoidi(ReteNeurale *rete, Istanza istanza)
{
double **sigmoidi = (double **)malloc(sizeof(double *) * rete->size);
double *inputs = (double *)malloc(sizeof(double) * N_INPUTS);
for (int i = 0; i < N_INPUTS; i++)
{
inputs[i] = (double)istanza.dati[i] / 255.0;
}
sigmoidi[0] = (double *)malloc(sizeof(double) * rete->layers[0].size);
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete->layers[0].size; indice_percettrone++)
{
sigmoidi[0][indice_percettrone] = sigmoide(rete->layers[0].percettroni[indice_percettrone], inputs);
}
free(inputs);
for (int indice_layer = 1; indice_layer < rete->size; indice_layer++)
{
sigmoidi[indice_layer] = (double *)malloc(sizeof(double) * rete->layers[indice_layer].size);
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete->layers[indice_layer].size; indice_percettrone++)
{
sigmoidi[indice_layer][indice_percettrone] = sigmoide(rete->layers[indice_layer].percettroni[indice_percettrone], sigmoidi[indice_layer - 1]);
}
}
return sigmoidi;
}
/*
################# CORREZIONI ################################
*/
void aggiorna_pesi(ReteNeurale *rete_neurale, double **sigmoidi, double **gradienti, Istanza istanza)
void aggiorna_pesi(ReteNeurale *rete_neurale, float **attivazioni, float **gradienti, Istanza istanza)
{
for (int indice_percettrone = 0; indice_percettrone < rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size; indice_percettrone++)
@@ -473,7 +357,7 @@ void aggiorna_pesi(ReteNeurale *rete_neurale, double **sigmoidi, double **gradie
for (int indice_peso = 0; indice_peso < rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].percettroni[indice_percettrone].size; indice_peso++)
{
double gradiente_peso = gradienti[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone] * sigmoidi[rete_neurale->size - 2][indice_peso];
float gradiente_peso = gradienti[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone] * attivazioni[rete_neurale->size - 2][indice_peso];
rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].percettroni[indice_percettrone].pesi[indice_peso] += gradiente_peso * LRE;
}
rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].percettroni[indice_percettrone].bias += gradienti[rete_neurale->size - 1][indice_percettrone] * LRE;
@@ -485,7 +369,7 @@ void aggiorna_pesi(ReteNeurale *rete_neurale, double **sigmoidi, double **gradie
{
if (indice_layer != 0)
{
correggi_pesi_percettrone_double(&rete_neurale->layers[indice_layer].percettroni[indice_percettrone], indice_layer, sigmoidi, gradienti[indice_layer][indice_percettrone]);
correggi_pesi_percettrone_float(&rete_neurale->layers[indice_layer].percettroni[indice_percettrone], indice_layer, attivazioni, gradienti[indice_layer][indice_percettrone]);
}
else
{
@@ -495,23 +379,23 @@ void aggiorna_pesi(ReteNeurale *rete_neurale, double **sigmoidi, double **gradie
}
}
void correggi_pesi_percettrone_double(Percettrone *p, int layer, double **input, double gradiente_percettrone)
void correggi_pesi_percettrone_float(Percettrone *p, int layer, float **input, float gradiente_percettrone)
{
for (int indice_peso = 0; indice_peso < p->size; indice_peso++)
{
double gradiente_peso = gradiente_percettrone * input[layer - 1][indice_peso];
float gradiente_peso = gradiente_percettrone * input[layer - 1][indice_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)
void correggi_pesi_percettrone_byte(Percettrone *p, Istanza input, float gradiente_percettrone, int indice_percettrone)
{
for (int indice_peso = 0; indice_peso < p->size; indice_peso++)
{
double gradiente_peso = gradiente_percettrone * (double)input.dati[indice_peso];
float gradiente_peso = gradiente_percettrone * ((float)input.dati[indice_peso] / 255.0);
p->pesi[indice_peso] += (gradiente_peso * LRE);
}
@@ -522,38 +406,36 @@ void correggi_pesi_percettrone_byte(Percettrone *p, Istanza input, double gradie
################### ADDESTRAMENTO #########################
*/
char addestra(ReteNeurale *rete_neurale, Dataset set)
byte addestra(ReteNeurale *rete_neurale, Dataset set)
{
int corrette = 0;
for (int indice_set = 0; indice_set < set.size; indice_set++)
{
byte output_corretto = set.istanze[indice_set].classificazione;
double **sigmoidi = elabora_sigmoidi(rete_neurale, set.istanze[indice_set]);
float **attivazioni = elabora_attivazioni(rete_neurale, set.istanze[indice_set]);
double *sigmoidi_softmax = (double *)malloc(sizeof(double) * rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size);
memcpy(sigmoidi_softmax, sigmoidi[rete_neurale->size - 1], rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size * sizeof(double));
float *attivazioni_softmax = (float *)malloc(sizeof(float) * rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size);
memcpy(attivazioni_softmax, attivazioni[rete_neurale->size - 1], rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size * sizeof(float));
double **gradienti = elabora_gradienti(rete_neurale, output_corretto, sigmoidi);
int previsto = previsione_softmax(sigmoidi_softmax, rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size);
float **gradienti = elabora_gradienti(rete_neurale, output_corretto, attivazioni);
int previsto = previsione_softmax(attivazioni_softmax, rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size);
if (previsto == output_corretto)
{
corrette++;
}
//printf("Previsto: %d, output: %d\n", previsto, output_corretto);
aggiorna_pesi(rete_neurale, sigmoidi, gradienti, set.istanze[indice_set]);
aggiorna_pesi(rete_neurale, attivazioni, gradienti, set.istanze[indice_set]);
for (int i = 0; i < rete_neurale->size; i++)
free(gradienti[i]);
free(gradienti);
for (int i = 0; i < rete_neurale->size; i++)
free(sigmoidi[i]);
free(sigmoidi);
free(sigmoidi_softmax);
free(attivazioni[i]);
free(attivazioni);
free(attivazioni_softmax);
}
float percentuale = ((corrette * 100.0) / set.size);
@@ -589,8 +471,8 @@ void salvaReteNeurale(const char *filename, ReteNeurale *rete)
{
Percettrone *perc = &layer->percettroni[j];
fwrite(&perc->size, sizeof(int), 1, file);
fwrite(perc->pesi, sizeof(double), perc->size, file);
fwrite(&perc->bias, sizeof(double), 1, file);
fwrite(perc->pesi, sizeof(float), perc->size, file);
fwrite(&perc->bias, sizeof(float), 1, file);
}
}
@@ -637,14 +519,14 @@ ReteNeurale *caricaReteNeurale(const char *filename)
{
Percettrone *perc = &layer->percettroni[j];
fread(&perc->size, sizeof(int), 1, file);
perc->pesi = malloc(perc->size * sizeof(double));
perc->pesi = malloc(perc->size * sizeof(float));
if (!perc->pesi)
{
perror("Errore nell'allocazione della memoria");
return NULL;
}
fread(perc->pesi, sizeof(double), perc->size, file);
fread(&perc->bias, sizeof(double), 1, file);
fread(perc->pesi, sizeof(float), perc->size, file);
fread(&perc->bias, sizeof(float), 1, file);
}
}
rete_mnist.bin
BIN
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