int lrnproc(){
/* 構造体のメモリ確保 */
// 学習データ構造体
int n=0;
int r_cnt =0; // データ件数
Lrndata *plrndata[INPUT_MAX];
for(n=0; n < INPUT_MAX; ++n){
plrndata[n] = (Lrndata *)malloc(sizeof(Lrndata));
}
// ニューロンの中間層及び出力層の重み構造体
Whdata *pwhdata;
Wodata *pwodata;
pwhdata = (Whdata *)malloc(sizeof(Whdata));
pwodata = (Wodata *)malloc(sizeof(Wodata));
// 出力構造体
Hd_output *phdo;
Output *po;
phdo = (Hd_output *)malloc(sizeof(Hd_output));
po = (Output *)malloc(sizeof(Output));
// Filter構造体
Filter *pflt;
pflt = (Filter *)malloc(sizeof(Filter));
// 全結合層への入力データ
Input *pin;
pin = (Input *)malloc(sizeof(Input));
// 畳み込み出力
Convout *pconv;
pconv = (Convout *)malloc(sizeof(Convout));
// プーリング出力
Poolout *ppool;
ppool = (Poolout *)malloc(sizeof(Poolout));
/* 構造体のメモリ確保完了 */
// 学習データをセット
r_cnt = setldata(plrndata);
// データ件数を超えて確保したメモリを解放
for(n=r_cnt; n < INPUT_MAX; ++n){
free(plrndata[n]);
}
// セットデータ確認
getldata(r_cnt, plrndata);
// 重みとしきい値の初期化
init_wh(pwhdata);
init_wo(pwodata);
// debug_info
get_wh(pwhdata);
get_wo(pwodata);
// Filterの初期化
init_filter(pflt);
get_filter(pflt);
// sleep(5);
double err = 100; // 誤差の初期値
double err1 = 100; // 誤差１の初期値
int count = 0;
int i=0, j=0, k=0, a=0, b=0;
/* 学習 */
while(err1 > LIMIT1){
err1 = 0.0;
for(k=0; k < OUT_NUM; ++k){
err = 0.0;
for(i=0; i < r_cnt; ++i){ /* 学習データごとの繰り返し */
for(j=0; j < FILTERNO; ++j){ /* フィルタごとの繰り返し */
// 畳み込みの計算
conv(j, pflt, plrndata[i], pconv);
// プーリングの計算
pool(pconv, ppool);
// プーリング出力を全結合層の入力へコピー
for(a=0; a < POOLOUTSIZE; ++a){
for(b=0; b < POOLSIZE; ++b){
pin->input[j * POOLOUTSIZE * POOLOUTSIZE + POOLOUTSIZE * a + b] = ppool->poolout[a][b];
pin->input[POOLOUTSIZE * POOLOUTSIZE * FILTERNO] = plrndata[i]->t; // 教師データ
}
}
}
// 順方向の計算
forward(k, i, pin, pwhdata, pwodata, phdo, po);
// 出力層重み調整
olearn(k, i, pin, pwodata, phdo, po);
// 中間層重み調整
hlearn(k, i, pin, pwhdata, pwodata, phdo, po);
// 誤差の積算
// tは教師データ。乗算することで値を＋とし積算する。
err += (po->output[k] - plrndata[i]->t) * (po->output[k] - plrndata[i]->t);
}
printf("count = %d\t k = %d\t err = %lf\n", count, k, err);
err1 += err;
}
printf("count = %d\t err1 = %lf\n", count, err1);
++count;
// fprintf(stderr, "%d\t err1 = %lf\n", count, err1);
}
/* 学習終了 */
// ニューロン中間層及び出力層の重みとしきい値の最終結果確認
get_wh(pwhdata);
get_wo(pwodata);
// 学習データに対する出力
printf("*** Network output ***\n");
printf("Num\t tercher\t output\t \n");
for(i=0; i < r_cnt; ++i){
printf("Num = %d\t ", i);
for(j=0; j < FILTERNO; ++j){ // フィルタごとの繰り返し
// 畳み込みの計算
conv(j, pflt, plrndata[i], pconv);
// プーリングの計算
pool(pconv, ppool);
// プーリング出力を全結合層の入力へコピー
for(a=0; a < POOLOUTSIZE; ++a){
for(b=0; b < POOLSIZE; ++b){
pin->input[j * POOLOUTSIZE * POOLOUTSIZE + POOLOUTSIZE * a + b] = ppool->poolout[a][b];
pin->input[POOLOUTSIZE * POOLOUTSIZE * FILTERNO] = plrndata[i]->t; // 教師データ
}
}
}
printf("%d\t\t", plrndata[i]->t);
for(j=0; j< OUT_NUM; ++j){
// 学習後の結果出力
printf("%lf\t ", forward(j, i, pin, pwhdata, pwodata, phdo, po) );
}
printf("\n");
}
// メモリ解放
for(n=0; n < r_cnt; ++n){
free(plrndata[n]);
}
free(pwhdata);
free(pwodata);
free(phdo);
free(po);
free(pflt);
free(pin);
return 0;
}
int main()
{
double wh[HIDDENNO][INPUTNO+1] ;/*中間層の重み*/
double wo[OUTPUTNO][HIDDENNO+1] ;/*出力層の重み*/
double e[MAXINPUTNO][INPUTNO+OUTPUTNO] ;/*学習データセット*/
double hi[HIDDENNO+1] ;/*中間層の出力*/
double o[OUTPUTNO] ;/*出力*/
double err=BIGNUM ;/*誤差の評価*/
int i,j,k ;/*繰り返しの制御*/
int n_of_e ;/*学習データの個数*/
int count=0 ;/*繰り返し回数のカウンタ*/
/*乱数の初期化*/
srand(SEED) ;
/*重みの初期化*/
initwh(wh) ;/*中間層の重みの初期化*/
for(i=0;i<OUTPUTNO;++i)
initwo(wo[i]) ; /*出力層の重みの初期化*/
print(wh,wo) ; /*結果の出力*/
/*学習データの読み込み*/
n_of_e=getdata(e) ;
printf("学習データの個数:%d\n",n_of_e) ;
/*学習*/
while(err>LIMIT){
/*複数の出力層に対応*/
for(k=0;k<OUTPUTNO;++k){
err=0.0 ;
for(j=0;j<n_of_e;++j){
/*順方向の計算*/
o[k]=forward(wh,wo[k],hi,e[j]) ;
/*出力層の重みの調整*/
olearn(wo[k],hi,e[j],o[k],k) ;
/*中間層の重みの調整*/
hlearn(wh,wo[k],hi,e[j],o[k],k) ;
/*誤差の積算*/
err+=(o[k]-e[j][INPUTNO+k])*(o[k]-e[j][INPUTNO+k]) ;
}
++count ;
/*誤差の出力*/
fprintf(stderr,"%d\t%lf\n",count,err) ;
/*複数の出力層対応部分終了*/
}
}/*学習終了*/
/*結合荷重の出力*/
print(wh,wo) ;
/*学習データに対する出力*/
for(i=0;i<n_of_e;++i){
printf("%d ",i) ;
for(j=0;j<INPUTNO+OUTPUTNO;++j)
printf("%.3lf ",e[i][j]) ;
printf("\t") ;
for(j=0;j<OUTPUTNO;++j)
printf("%.3lf ",forward(wh,wo[j],hi,e[i])) ;
printf("\n") ;
}
return 0 ;
}
