MLP sinir ağı sınıfı - MetaTrader 5 için kütüphane

CNetMLP sınıfı çok katmanlı bir perseptron (MLP) uygular.

Bu sınıfın özelliği, girdi vektörü ve ağ yapısı kavramlarının birbirinden ayrılmış olmasıdır, yani girdi vektörü ve ağ yapısının tanımı birbiriyle ilişkili değildir.

Girdi vektörünün boyutu makul sınırlar içinde herhangi bir boyutta olabilir. Girdi verileri normalize edilmelidir, yani -1 ... 1 veya 0 ... 1. Kullanılan veriye bağlı olarak ağa farklı aktivasyon fonksiyonları uygulanır: -1...1 veri aralığı için hiperbolik tanjant, 0...1 veri aralığı için sigmoid kullanılmalıdır.

Ağ, doğrudan sinyal iletimi ile katman katman bir yapıya sahiptir. Ağ yapısı, dizi elemanının değerinin ilgili katmandaki nöron sayısını belirlediği tek boyutlu bir dizi ile tanımlanır. Katman ve nöron sayısı sınırlı değildir. Ağ tek bir nörondan oluşabilir.

Her nöronun ağdaki yerine göre belirlenen birden fazla girdisi ve bir çıktısı vardır. Ağ N yanıt üretecekse, son katman N nöron içermelidir. Eğitim algoritması iRprop'tur. Girdi ve çıktı eğitim verileri vektör vektör tek boyutlu diziler halinde düzenlenir. Öğrenme süreci ya eğitim epoklarının sayısı ya da hata toleransı ile sınırlıdır.

Ağ oluşturma parametrik bir sınıf kurucusu tarafından bildirilir.

CNetMLP  *net=new CNetMLP(количество слоев, массив структуры сети, размер входного вектора, 
                          тип активационной функции: 0 - сигмоид, 1 - гиперболический тангенс).

Ağ, Learn yöntemi çağrılarak eğitilir (eğitim desenlerinin sayısı, giriş veri dizisi, çıkış veri dizisi, eğitim döngülerinin sayısı, izin verilen eğitim hatası). Eğitimin sonucu sınıf değişkenleri aracılığıyla kontrol edilebilir: mse - eğitim hatası ve epoch - tamamlanan eğitim döngülerinin sayısı.

Hesapla yöntemi (giriş vektörü dizisi, ağ yanıtı dizisi) ağ yanıtını almak için kullanılır.

Save (FILE_WRITE ve FILE_BIN bayraklarıyla açık bir dosyanın tanıtıcısı) ve Load (FILE_READ ve FILE_BIN bayraklarıyla açık bir dosyanın tanıtıcısı) yöntemleri sırasıyla ağı bir dosyaya kaydetmek ve ağı bir dosyadan yüklemek için kullanılır. Dosyaya yalnızca eğitim hatası değeri ve ağırlık dizisi kaydedilir. Oluşturulan ağ ile yüklenen ağ arasındaki yazışma, Load (handle) yöntemi kullanılmadan önce kontrol edilmelidir.

Bu sınıfın uygulaması ekteki örnekte bulunabilir. Sınıf ve örnek dosyalarının aynı klasörde olduğu anlaşılmaktadır.

Dikkat!

Sınıf kodu 31.08.2012 tarihinde güncellenmiştir. Learn(...) metodundaki hata hesaplama fonksiyonu düzeltildi. Her.human' a teşekkürler!