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400
// BPNet.cpp: implementation of the BPNet class.
//
// Copyright Gideon Pertzov, 2003
//
// This software is provided "as is" without express or implied
// warranties. You may freely copy and compile this source into
// applications you distribute provided that credit is given to
// the original author.
//
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
#include <ctime>
#include <cstdarg>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include "BPNet.h"
#include "BPLink.h"
#include "BPNode.h"
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Construction/Destruction
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
BPNet::~BPNet()
{
// cleanup
destroyNetwork();
}
BPNet::BPNet() : _firstMiddleNode(0),
_firstOutputNode(0)
{
}
BPNet::BPNet( double lr, double mt, int layers, ... )
{
va_list vl;
// construct layers vector according to argument list
va_start(vl, layers );
vector<int> layersVec(layers);
for (int i = 0; i != layers; ++i)
layersVec[i] = va_arg(vl, int);
va_end( vl );
// create network
createNetwork( lr, mt, layersVec);
}
//====================================================================
// Create neural-network according to parameters
//====================================================================
void BPNet::createNetwork( double lr, double mt, const vector<int>& nodeCnt)
{
srand((unsigned)time(NULL));
// destroy existing network
destroyNetwork();
// copy node count vector (number of nodes in each layer)
_nodeCount = nodeCnt;
int numLayers = _nodeCount.size();
if ( numLayers == 0 )
return; // nothing to do if no layers
// create nodes
int numLinks = 0;
for(int i = 0; i < numLayers; ++i)
{
int numNodes = _nodeCount[i];
for(int j = 0; j < numNodes; ++j)
{
// create a new node
BPNode* node = new BPNode(lr, mt);
// add it to the nodes vector
_nodes.push_back(node);
}
// count links while we're at it
if ( i > 0 )
numLinks += _nodeCount[i-1] * numNodes;
}
// set index of first middle node
// (index of last input node + 1)
_firstMiddleNode = _nodeCount[0];
// set index of first output node
// (total number of nodes - number of output nodes)
_firstOutputNode = _nodes.size() - _nodeCount[numLayers-1];
// create links
for (i = 0; i < numLinks; ++i)
{
// create new link
BPLink* link = new BPLink;
// add it to the links vector
_links.push_back(link);
}
// connect layers
int current = 0;
int curLayer = 0;
int nextLayer = _firstMiddleNode;
BPNode* pInNode = NULL;
BPNode* pOutNode = NULL;
BPLink* pLink = NULL;
for (i = 0; i < numLayers-1; ++i)
{
for (int j = 0; j < _nodeCount[i+1]; ++j)
for (int k = 0; k < _nodeCount[i]; ++k)
{
pInNode = _nodes[curLayer+k];
pOutNode = _nodes[nextLayer+j];
pLink = _links[current++];
// connect input node to output node
pLink->connect(pInNode, pOutNode);
}
curLayer = nextLayer;
nextLayer += _nodeCount[i+1];
}
}
//====================================================================
// Destroy neural-network
//====================================================================
void BPNet::destroyNetwork()
{
// cleanup links and nodes
int numLinks = _links.size();
for(int i = 0; i != numLinks; ++i)
delete _links[i];
int numNodes = _nodes.size();
for(i = 0; i != numNodes; ++i)
delete _nodes[i];
_links.clear();
_nodes.clear();
_nodeCount.clear();
_firstMiddleNode = 0;
_firstOutputNode = 0;
}
//====================================================================
// Get number of nodes in a specific layer
//====================================================================
int BPNet::getNumNodes(int layerIndex)
{
assert ( _nodeCount.size() > layerIndex && layerIndex >= 0);
return _nodeCount[layerIndex];
}
//====================================================================
// Set value of input node
//====================================================================
void BPNet::setInput(double value, int inputNodeIndex)
{
assert ( _nodeCount.size() != 0 && inputNodeIndex >= 0 && inputNodeIndex < _nodeCount[0] );
_nodes[inputNodeIndex]->setValue(value);
}
//====================================================================
// Set value of input node (using pattern)
//====================================================================
void BPNet::setInput( const Pattern* pattern )
{
assert ( pattern != NULL && _nodeCount.size() != 0 && pattern->inSize() == _nodeCount[0]);
int numInputNodes = _nodeCount[0];
for (int i = 0; i < numInputNodes; ++i)
{
_nodes[i]->setValue(pattern->getInput(i));
}
}
//====================================================================
// Get value of output node
//====================================================================
double BPNet::getOutput(int outputNodeIndex) const
{
assert ( _nodeCount.size() != 0 && outputNodeIndex >= 0 && outputNodeIndex < _nodeCount[_nodeCount.size()-1] );
return _nodes[ _firstOutputNode + outputNodeIndex ]->getValue();
}
//====================================================================
// Get error of output node
//====================================================================
double BPNet::getError(int outputNodeIndex) const
{
assert ( _nodeCount.size() != 0 && outputNodeIndex >= 0 && outputNodeIndex < _nodeCount[_nodeCount.size()-1] );
return _nodes[ _firstOutputNode + outputNodeIndex ]->getError();
}
//====================================================================
// Set desired output for error computation
//====================================================================
void BPNet::setError(double value, int outputNodeIndex)
{
assert ( _nodeCount.size() != 0 && outputNodeIndex >= 0 && outputNodeIndex < _nodeCount[_nodeCount.size()-1] );
_nodes[ _firstOutputNode + outputNodeIndex ]->setError(value);
}
//====================================================================
// Set desired output for error computation (using Pattern)
//====================================================================
void BPNet::setError( const Pattern* pattern)
{
assert ( pattern != NULL && _nodeCount.size() != 0 && pattern->outSize() == _nodeCount[_nodeCount.size()-1]);
int numOutputNodes = _nodeCount[_nodeCount.size()-1];
for (int i = 0; i < numOutputNodes; ++i)
_nodes[i + _firstOutputNode]->setError(pattern->getOutput(i));
}
//====================================================================
// Set learning rate for all nodes
//====================================================================
void BPNet::setLearningRate(double lr)
{
int numNodes = _nodes.size();
for(int i = 0; i != numNodes; ++i)
_nodes[i]->setLearningRate(lr);
}
//====================================================================
// Set momentum for all nodes
//====================================================================
void BPNet::setMomentum(double mt)
{
int numNodes = _nodes.size();
for(int i = 0; i != numNodes; ++i)
_nodes[i]->setMomentum(mt);
}
//====================================================================
// Get learning rate
//====================================================================
double BPNet::getLearningRate()
{
assert( _nodes.size() != 0);
return _nodes[0]->getLearningRate();
}
//====================================================================
// Get momentum
//====================================================================
double BPNet::getMomentum()
{
assert( _nodes.size() != 0);
return _nodes[0]->getMomentum();
}
//====================================================================
// Run - forward pass
//====================================================================
void BPNet::run()
{
// run only nodes in middle and output layers
// (input nodes don't have input links)
int numNodes = _nodes.size();
for (int i = _firstMiddleNode; i != numNodes; ++i)
{
_nodes[i]->run();
}
}
//====================================================================
// Learn - backward pass
//====================================================================
void BPNet::learn()
{
// we loop backwards from output nodes towards the middle nodes
int numNodes = _nodes.size();
for(int i = numNodes-1; i >= _firstMiddleNode; i--)
{
_nodes[i]->learn();
}
}
//====================================================================
// Save network to file
//====================================================================
bool BPNet::save( ofstream &ost ) const
{
if ( !ost.good() )
return false;
int numLayers = _nodeCount.size();
int numNodes = _nodes.size();
int numLinks = _links.size();
ost << numLayers << endl; // num layers
for(int i = 0; i != numLayers; ++i)
ost << _nodeCount[i] << endl; // number of nodes in each layer
ost << numNodes << endl; // total number of nodes
ost << numLinks << endl; // total number of links
// save nodes data
for(i = 0; i != numNodes; ++i)
_nodes[i]->save(ost);
// save links data
for(i = 0; i != numLinks; ++i)
_links[i]->save(ost);
if (!ost.good())
return false;
return true;
}
//====================================================================
// Load network from file
//====================================================================
bool BPNet::load( ifstream &ist )
{
if ( !ist.good() )
return false;
int numLayers = 0;
int numNodes = 0;
int numLinks = 0;
ist >> numLayers; // num layers
vector<int> layers(numLayers);
for(int i = 0; i != numLayers; ++i)
ist >> layers[i]; // number of nodes in each layer
ist >> numNodes;
ist >> numLinks;
// create network structure (nodes and links)
createNetwork(0, 0, layers);
// load nodes data
for (i = 0; i != numNodes; ++i)
_nodes[i]->load(ist);
// load links data
for(i = 0; i != numLinks; ++i)
_links[i]->load(ist);
if (!ist.good())
return false;
return true;
}