Пишем биржевого робота на C#. Урок 2. Нейросеть

Автор megabax

23.09.2011 г.

Структура программы на примере простейшей программы

Пишем биржевого робота на C#. Урок 2. Нейросеть

Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находиться здесь.

Исходники к уроку можно скачать в платном разделе.

Сегодня мы рассмотрим библиотеку для создания нейронной сети, которая разработана в рамка проекта "Генетический алгоритм". На основе этой нейросети мы и будем постепенно строить робота. Прежде чем перейти к рассмотрению тестового примера ("Редактор нейросети версия 1.1") я перечислю модули библиотеки и их назначение..

...

... Если мы запустим тестовый пример (скачать exe-шник можно здесь) то увидим вот такое окно:

По умолчанию у нас добавлена одна нейросеть ("сеть 0"):

Мы можем добавить еще нейросети:

после чего нейросетей будет несколько:

Добавление нейросети реализовано следующим образом...

...

.. Так же мы можем загрузить нейросеть из файла:

при этом добавленная нейросеть добавляется в конец списка:

Вот как реализовано добавление нейросети из файла...

/// <summary>

/// Загрузка нейросети.

/// </summary>

/// <param name="sender"></param>

/// <param name="e"></param>

private void openToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e)

{

openFileDialog1.Title = "Открыть нейросеть...";

openFileDialog1.Filter = "Файлы нейросетей|*.nnf|Все файлы|*.*";

if (openFileDialog1.ShowDialog() == System.Windows.Forms.DialogResult.Cancel)

return;

try

{

FileStream fs = new FileStream(openFileDialog1.FileName, FileMode.Open);

BinaryFormatter formatter = new BinaryFormatter();

NeuralNetwork newNetwork = (NeuralNetwork)formatter.Deserialize(fs);

fs.Close();

newNetwork.Bind(_set);

_set.AddLast(newNetwork);

}

catch (IOException ex)

{

MessageBox.Show(ex.Message, "Ошибка", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Warning);

}

UIManager.UpdateDataGrid(dgvNetwork, _network);

}

Тоесть, мы просто читаем нейросеть из файла, а потом добавляем ее в набор. Возможность сохранить и прочитать нейросеть через BinaryFormatter существует благодаря тому, что класс нейросети объявлен как сериализуемый:

/// <summary>

/// Класс нейросети. Состоит из входного слоя [0] и слоев нейронов.

/// </summary>

[Serializable]

class NeuralNetwork : Container

{

LinkedList<NeuralLayer> _layers;

NeuralComputationManager _manager;

uint _id;

...

Так как сеть можно добавить из файла, то ее можно и сохранить в файл:

Сохраняется нейросеть так же через BinaryFormatter...

...

После добавления слоя к нему нужно добавить элементы:

Для того, что бы добавить к слою элемент(нейрон), нужно сначала получить его (метод класса нейросети GetLayer), затем вызвать у онного метод AddEntity...

...

... Совокупность слоев и элементов образуют нейросеть:

числами отображаются значения на выходе нейрона (нулевой слой - это "рецепторы", входные нейроны. У нейронов первого слоя мы может устанавливать значения:

У нейронов последующих слоев мы не можем установить значения, они вычисляемые:

но зато у нейрона можно менять агрегатную и передаточную функцию, а так же нижний и верхний пороги (для передаточной функции типа "персептрон"). Что такое персептрон, агрегатная и передаточные функции, рассмотрим немного ниже. А сейчас познакомился с понятием синапса. Потому что именно через синапсы задаются связи между нейронами и весовые коэффициенты. Синапсы добавляются, редактируются и удаляются через меню "Синапсы":

Давайте создадим сеть с двумя входами и одним нейроном на выходном слое (как на рисунке). Добавим к последнему два синапса (по одному для каждого входа). при добавлении синапса у нас выйдет диалог, в котором мы укажем, с какого входа идет сигнал и каков его весовой коэффициент:

Добавленные синапсы у нас отобразятся в таблице справа:

Теперь попробуем рассчитать нейросеть. На выходе у нас должно получиться 11 (1*3+2*4=11):

Теперь попробуем сменить агрегатор, например, поставив максимум:

Теперь мы получим результат 8 (максимум из 1*3 и 2*4).

Что касается передаточной функции. Пока их реализовано два вида: "как есть" и "персептрон". Первую вы уже испробовали. Давайте займемся второй. У нас при этом программа запросит ввести пороговые значения:

Если мы сейчас рассчитаем сеть, то получим результат нуль: значение вычисления между пороговыми значения. Если оно будет ниже нижнего порога, то -1, выше верхнего +1.

Рассчитать можно не только нейросеть, но и весь пакет нейросетей, только сначала нужно настроить связи между нейросетями:

Порядок расчета нейросетей в пакете задается по кнопочке "порядок":

Теперь поговорим об агрегаторах. Все агрегаторы объявлены от абстрактного класса SynapsesAggregator...

....

...Если вы разработали какой либо новый агретор, то его нужно давить в процедуру static SynapsesAggregator(), например, вот так...

....

... Давайте проверим:

Передаточная функция реализуется в пространстве имен NeuronTransferFunctions...

...

... Теперь можно тестировать изменения в программе:

Исходники к уроку можно скачать в платном разделе.

* Скриншоты, помеченные данным знаком, являются цитатами и иллюстрациями программного продукта "Microsoft Visaul Studio 2010", авторское право на который принадлежит "Microsoft".

Последнее обновление ( 10.01.2013 г. )

« След.		Пред. »

Вернуться