[AI Code]Réseau de neurones: perceptron multi-couche en C++

**Aszarsha** · 29/07/2008, 00h16

Voici le code d'un MLP (multilayer perceptron) a une couche cachée, avec pour non linéarités une tanh pour la couche intermédiaire et un softmax pour la sortie.
Il s'agit d'un code qui a déjà été utilisé pour un projet concret (reconnaissance de caractère numériques avec MNIST) et en tant que tel a l'avantage d'être parfaitement fonctionnel.
Je l'ai tout de même légèrement modifié pour le rendre sensiblement plus lisible et compréhensible à ceux qui ne connaissent pas le domaine, ça reste tout de même assez technique.

N'hésitez pas à me dire ce que vous ne comprenez pas et où je devrais rajouter des commentaires.

main.cpp

Code C++ :

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#include <cmath>
#include <ctime>
#include <cassert>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <algorithm>
 
#include <boost/array.hpp>
#include <boost/random.hpp>
#include <boost/cstdlib.hpp>
#include <boost/tuple/tuple.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/io.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/vector.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/matrix.hpp>
using namespace std;
using namespace boost;
using namespace boost::numeric;
 
 
const double       learning_rate = 0.1;  // define learning rate
const double       lambda        = 0.0;  // define lambda for weight decay
const unsigned int mnbatch_sz    = 1250; // define size of batch
const unsigned int epoc          = -1;   // define number of epoch
const unsigned int midsz         = 200;  // define number of hiden neurons
 
 
template <typename T = double>
struct sum {
	sum(const T & init = T()) : value(init) { }
	void operator()(const T & val) {
		value += val;
	}
	T value;
};
 
struct tanh_nl {
	template <typename T>
	T operator()(const T & vec) {
		T res(vec.size());
		for (size_t i = 0, e = vec.size(); i != e; ++i) {
			res(i) = tanh(vec(i));
		}
		return res;
	}
};
 
struct softmax_nl {
	template <typename T>
	T operator()(const T & vec) {
		T tmp(vec.size());
		for (size_t i = 0, e = vec.size(); i != e; ++i) {
			tmp(i) = exp(vec(i));
		}
		typename T::value_type exp_sum =
		            for_each(tmp.begin(), tmp.end(),
		                     sum<typename T::value_type>(0)).value;
		T res(vec.size());
		for (size_t i = 0, e = vec.size(); i != e; ++i) {
			res(i) = tmp(i) / exp_sum;
		}
		return res;
	}
};
 
template <int Dim, int NbClass>
class MLP_tanh_softmax
{
public:
 
	typedef ublas::vector<double>   mlp_vec;
	typedef ublas::matrix<double>   mlp_mat;
	typedef tuple<mlp_mat, mlp_mat,              // W1, W2
	              mlp_vec, mlp_vec> mlp_params;  // b1, b2
	typedef array<mlp_vec, 4>       fprop_vecs;
 
#define PARAMS_SIZE mlp_mat(midsz, Dim), mlp_mat(NbClass, midsz), \
                    mlp_vec(midsz),      mlp_vec(NbClass)
#define INIT_MATS(x) do { \
                     get<0>((x)) = ublas::zero_matrix<double>(midsz, Dim); \
                     get<1>((x)) = ublas::zero_matrix<double>(NbClass, midsz); \
                     } while(false)
#define INIT_VECS(x) do { \
                     get<2>((x)) = ublas::zero_vector<double>(midsz); \
                     get<3>((x)) = ublas::zero_vector<double>(NbClass); \
                     } while(false)
 
	MLP_tanh_softmax()
	{
		reset();
	}
 
	void reset()
	{
		params = mlp_params(PARAMS_SIZE);
 
		mt19937 rng(static_cast<boost::uint32_t>(time(0)));
 
		// Initialisation aléatoire des paramêtres de la couche cachée dans ]-1/Dim, 1/Dim[
		// Où Dim est la taille des vecteurs d'entrée
		double ini = 1.0 / sqrt(double(Dim));
		uniform_real<> dist1(-ini, ini);
		variate_generator<mt19937&, uniform_real<> > rand1(rng, dist1);
		for (mlp_mat::array_type::iterator
		            it  = get<0>(params).data().begin(),
		            end = get<0>(params).data().end();
		            it != end; ++it) {
			*it = rand1();
		}
 
		// Initialisation aléatoire des paramêtres de la couche de sortie dans ]-1/midsz, 1/midsz[
		//Où midsz est la taille de la couche cachée
		ini = 1.0 / sqrt(double(midsz));
		uniform_real<> dist2(-ini, ini);
		variate_generator<mt19937&, uniform_real<> > rand2(rng, dist2);
		for (mlp_mat::array_type::iterator
		            it  = get<1>(params).data().begin(),
		            end = get<1>(params).data().end();
		            it != end; ++it) {
			*it = rand2();
		}
 
		// Initialisation des biais à 0
		INIT_VECS(params);
	}
 
	int test(const mlp_vec & vec)
	{
		fprop_vecs tmp;
		forward_prop(vec, tmp);
		return distance(tmp[3].begin(),
		                max_element(tmp[3].begin(), tmp[3].end()));
	}
 
	int test(const vector<mlp_vec> & test_set,
	         const vector<int>     & classes,
	         size_t first, size_t size)
	{
		int res = 0;
		for (size_t i = first, e = first + size; i != e; ++i) {
			int pred = test(test_set[i]);
			if (pred == classes[i])
				++res;
		}
		return res;
	}
 
	// Entraine le réseau de neurones par mini batch jusqu'à ce que l'on trouve un minimum local
	// (supposé atteind lorsque l'entrainement stagne pour stop_count epoques)
 
	// L'ensemble de données est coupé en deux partie (chacune composés d'éléments contigues dans l'ensemble)
	// La partie d'entrainement, sur laquel sera effectuée la rétropropagation, et la partie validation 
	// avec laquel on teste les performances (et donc l'évolution itérative).
	static const unsigned stop_count = 5;	
	void train(const vector<mlp_vec> & data_set,
	           const vector<int>     & classes,
	           size_t train_sz, size_t valid_sz,
	           ostream & ostr)
	{
		bool min_found = false; //< At least local one
		double actual_min = 100.0;
		unsigned int pos = 0, count = 0, egal_count = 0;
		unsigned int i = 0;
		while (i < epoc) {
			if (pos == 0) { // One more epoc
				static double last_error = 100.0;
 
				ostr << "Iteration " << count++ << endl;
 
				int tst = 0;
				double error_percent = 0.0;
				if (valid_sz != 0) {
					tst = test(data_set, classes, 0, train_sz);
					error_percent =
					      100.0 * (train_sz - tst) / double(train_sz);
					ostr << "Erreur Entrainement : "
					     << error_percent << endl;
 
					tst = test(data_set, classes,
					           train_sz, valid_sz);
					error_percent =
						100.0 * (valid_sz - tst) / double(valid_sz);
					ostr << "Erreur Validation : "
					     << error_percent << endl;
 
					ostr << endl;
				}
 
				if (last_error == error_percent) {
					if (min_found && ++egal_count == stop_count)
						break;
				} else {
					if (error_percent <= actual_min) {
						min_found = false;
						actual_min = 100.0;
					}
					if (error_percent > last_error) {
						min_found = true;
						actual_min = last_error;
					}
					egal_count = 0;
					last_error = error_percent;
				}
			}
 
			int mnbatch_size = min(mnbatch_sz, train_sz - pos);
 
			mlp_params grad = calc_grad(data_set, classes,
			                            pos, mnbatch_size);
 
			get<0>(params) -= learning_rate * get<0>(grad);
			get<1>(params) -= learning_rate * get<1>(grad);
			get<2>(params) -= learning_rate * get<2>(grad);
			get<3>(params) -= learning_rate * get<3>(grad);
 
			if ((pos += mnbatch_size) > train_sz) {
				++i;
				pos = 0;
			}
		}
	}
 
	void dump(ostream & ostr)
	{
		ostr <<   "W1:\t" << get<0>(params)
		     << "\nW2:\t" << get<1>(params)
		     << "\nb1:\t" << get<2>(params)
		     << "\nb2:\t" << get<3>(params)
		     << endl;
	}
 
private:
 
	mlp_params calc_grad(const vector<mlp_vec> & train_set,
	                     const vector<int>     & classes,
	                     size_t first,
	                     unsigned int mnbatch_size)
	{
		mlp_params grad(PARAMS_SIZE);
		INIT_MATS(grad);   INIT_VECS(grad);
		for (unsigned int i = 0; i < mnbatch_size; ++i) {
			int index = first + i;
 
			fprop_vecs tmp;
			forward_prop(train_set[index], tmp);
 
			mlp_params tmp_grad;
			back_prop(train_set[index],
			          classes[index],
			          tmp, tmp_grad);
 
			get<0>(grad) += get<0>(tmp_grad);
			get<1>(grad) += get<1>(tmp_grad);
			get<2>(grad) += get<2>(tmp_grad);
			get<3>(grad) += get<3>(tmp_grad);
		}
 
		get<0>(grad) /= double(mnbatch_size);
		get<1>(grad) /= double(mnbatch_size);
		get<2>(grad) /= double(mnbatch_size);
		get<3>(grad) /= double(mnbatch_size);
 
		return grad;
	}
 
	void forward_prop(const mlp_vec & vec, fprop_vecs & res)
	{
		fprop_vecs ret;
 
		ret[0] = prod(get<0>(params), vec) + get<2>(params);
		ret[1] = mid_func(ret[0]);
 
		ret[2] = prod(get<1>(params), ret[1]) + get<3>(params);
		ret[3] = out_func(ret[2]);
 
#if !(defined NDEBUG)
	cout << "Input vector:\t" <<  vec   << endl;
	cout << "Middle activ:\t" << ret[0] << endl;
	cout << "Middle w/ nl:\t" << ret[1] << endl;
	cout << "Output activ:\t" << ret[2] << endl;
	cout << "Output w/ nl:\t" << ret[3] << endl;
#endif
 
		swap(ret, res);
	}
 
	void back_prop(const mlp_vec & vec, int clas,
	               const fprop_vecs & fp_vecs,
	               mlp_params & res)
	{
		mlp_params ret(PARAMS_SIZE);
 
		for (size_t i = 0, e = get<3>(ret).size(); i != e; ++i) {
			// Caca beurk, mais évite un branchement... :-)
			get<3>(ret)[i] = fp_vecs[3][i] - double(i == clas);
		}
		for (size_t i = 0, e = get<1>(ret).size1(); i != e; ++i) {
			for (size_t j = 0, f = get<1>(ret).size2(); j != f; ++j) {
				get<1>(ret)(i,j) = get<3>(ret)[i] * fp_vecs[1][j] +
				                   2 * lambda * get<1>(params)(i,j);
			}
		}
 
		mlp_vec dcdhs(fp_vecs[1].size());
		for (size_t i = 0, e = dcdhs.size(); i != e; ++i) {
			double sum = 0.0;
			for (size_t j = 0, f = get<1>(params).size1(); j != f; ++j) {
				sum += get<3>(ret)[j] * get<1>(params)(j,i);
			}
			dcdhs[i] = sum;
		}
 
		for (size_t i = 0, e = get<2>(ret).size(); i != e; ++i) {
			get<2>(ret)[i] = dcdhs[i] *
			                 (1 - fp_vecs[1][i] * fp_vecs[1][i]);
		}
		for (size_t i = 0, e = get<0>(ret).size1(); i != e; ++i) {
			for (size_t j = 0, f = get<0>(ret).size2(); j != f; ++j) {
				get<0>(ret)(i,j) = get<2>(ret)[i] * vec[j] +
				                   2 * lambda * get<0>(params)(i,j);
			}
		}
 
		swap(ret, res);
	}
 
#undef PARAMS_SIZE
#undef INIT_MATS
#undef INIT_VECS
 
	mlp_params params; // mlp_mat W1; mlp_mat W2; mlp_vec b1; mlp_vec b2;
 
	tanh_nl    mid_func;
	softmax_nl out_func;
};
 
 
int main()
{
	// Vecteurs de dimmension 784, 10 classes
	typedef MLP_tanh_softmax<784, 10> MLPts;
	MLPts mlp_ts = MLPts();
 
	// Loading MNIST
	cout << "Loading... ";   cout.flush();
 
	vector<MLPts::mlp_vec> data;
	vector<int>            classes;
	ifstream train("mnist.txt");
	size_t i = 0, count = 0;
	double tmp;
	while (train >> tmp && count < 30000) {
		if (i == 784) {
			classes.push_back(int(tmp));
			i = 0;
			++count;
			continue;
		} else if (i == 0) {
			data.push_back(MLPts::mlp_vec(784));
		}
 
		data.back()[i++] = tmp;
	}
	cout << "Loaded. (" << data.size() << " items)" << endl;
 
	ofstream output("res.txt");
	mlp_ts.train(data, classes, 25000, 5000, output);
	output << endl;
	mlp_ts.dump(output);
 
	return exit_success;
}

**DeeDeeS** · 20/09/2014, 10h28

Bonjour Aszarsha,

Merci pour ce post qui me semble très intéressant. Je travail à l'heure actuelle sur le même type de projet et je voulais avoir quelques précisions par rapport à ton code.

J'utilise Visual Studio 2010 et y est implémenté ton main.cpp tout en installant Boost que je n'avais pas.
Jusqu'ici tout allait bien, mais lorsque j'essai de compiler, j'ai un conflit pour les champs de type array ... Le système semble ne pas comprendre s'il doit prendre l'array de boost:: ou l'array de std::

A tu eu le même souci ?

Second problème que j'ai rencontré. J'ai supprimé le namespace std:: pour forcer l'utilisation de boost::array. Ca compile, mais plante de suite après le lancement du programme.
j'ai l'impression que c'est à cause d'un dépassement de mémoire du vecteur ...

Aurais-tu le une idée ? y aurait-il d'autres librairies à télécharger ?

[AI Code]Réseau de neurones: perceptron multi-couche en C++

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