NeuroNetworksBook/Include/realization/neurondropout.mqh
super.admin 4a9222852c convert
2025-05-30 16:12:34 +02:00

254 lines
20 KiB
MQL5

//+------------------------------------------------------------------+
//| NeuronDropout.mqh |
//| Copyright 2021, MetaQuotes Ltd. |
//| https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2021, MetaQuotes Ltd."
#property link "https://www.mql5.com"
//+------------------------------------------------------------------+
//| Подключаем библиотеки |
//+------------------------------------------------------------------+
#include "neuronbase.mqh"
//+------------------------------------------------------------------+
//| Class CNeuronDropout |
//| Назначение: Класс реализации метода Dropout |
//+------------------------------------------------------------------+
class CNeuronDropout : public CNeuronBase
{
protected:
double m_dOutProbability;
int m_iOutNumber;
double m_dInitValue;
CBufferDouble *m_cDropOutMultiplier;
public:
CNeuronDropout(void);
~CNeuronDropout(void);
//---
virtual bool Init(CLayerDescription *description);
virtual bool FeedForward(CNeuronBase *prevLayer);
virtual bool CalcHiddenGradient(CNeuronBase *prevLayer);
virtual bool CalcDeltaWeights(CNeuronBase *prevLayer) { return true; }
virtual bool UpdateWeights(int batch_size, double learningRate,
double &Beta[], double &Lambda[])
{
return true;
}
//--- Методы работы с файлами
virtual bool Save(const int file_handle);
virtual bool Load(const int file_handle);
//--- Метод идентификации объекта
virtual int Type(void) const { return(defNeuronDropout); }
};
//+------------------------------------------------------------------+
//| Конструктор класса |
//+------------------------------------------------------------------+
CNeuronDropout::CNeuronDropout(void) : m_dInitValue(1.0),
m_dOutProbability(0),
m_iOutNumber(0)
{
m_cDropOutMultiplier = new CBufferDouble();
m_bTrain = false;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Деструктор класса |
//+------------------------------------------------------------------+
CNeuronDropout::~CNeuronDropout(void)
{
if(CheckPointer(m_cDropOutMultiplier) != POINTER_INVALID)
delete m_cDropOutMultiplier;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Метод инициализации класса |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CNeuronDropout::Init(CLayerDescription *description)
{
//--- Блок контролей
if(!CheckPointer(description) == POINTER_INVALID ||
description.count != description.window)
return false;
description.window = 0;
if(!CNeuronBase::Init(description))
return false;
//--- Расчёт коэффициентов
m_dOutProbability = MathMin(description.probability, 0.9);
if(m_dOutProbability < 0)
return false;
m_iOutNumber = (int)(m_cOutputs.Total() * m_dOutProbability);
m_dInitValue = 1.0 / (1.0 - m_dOutProbability);
if(CheckPointer(m_cDropOutMultiplier) == POINTER_INVALID)
{
m_cDropOutMultiplier = new CBufferDouble();
if(CheckPointer(m_cDropOutMultiplier) == POINTER_INVALID)
return false;
}
//--- Инициируем буфер маскирования
if(!m_cDropOutMultiplier.BufferInit(m_cOutputs.Rows(), m_cOutputs.Cols(), m_dInitValue))
return false;
m_bTrain = true;
//---
return true;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Метод прямого прохода |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CNeuronDropout::FeedForward(CNeuronBase *prevLayer)
{
//--- Блок контролей
if(!prevLayer || !prevLayer.GetOutputs() || !m_cOutputs || !m_cDropOutMultiplier)
return false;
//--- Провеверка флага режима работы
if(!m_bTrain)
{
m_cOutputs.m_mMatrix = prevLayer.GetOutputs().m_mMatrix;
if(m_cOpenCL && !m_cOutputs.BufferWrite())
return false;
return true;
}
//--- Генерируем тензор маскирования данных
uint total = m_cOutputs.Total();
if(!m_cDropOutMultiplier.m_mMatrix.Fill(m_dInitValue))
return false;
for(int i = 0; i < m_iOutNumber; i++)
{
int pos = (int)(MathRand() * MathRand() / MathPow(32767.0, 2) * total);
if(m_cDropOutMultiplier.m_mMatrix.Flat(pos) == 0)
{
i--;
continue;
}
if(!m_cDropOutMultiplier.m_mMatrix.Flat(pos, 0))
return false;
}
//--- Разветвление алгоритма в зависимости от устройста выполнениия операций
if(!m_cOpenCL)
{
m_cOutputs.m_mMatrix = prevLayer.GetOutputs().m_mMatrix * m_cDropOutMultiplier.m_mMatrix;
}
else // Блок OpenCL
{
//--- Создание буферов данных
CBufferDouble *inputs = prevLayer.GetOutputs();
if(inputs.GetIndex() < 0)
return false;
if(m_cDropOutMultiplier.GetIndex() < 0 && !m_cDropOutMultiplier.BufferCreate(m_cOpenCL))
return false;
if(m_cOutputs.GetIndex() < 0)
return false;
//--- Передача параметров кернелу
if(!m_cOpenCL.SetArgumentBuffer(def_k_MaskMult, def_mask_inputs, inputs.GetIndex()))
return false;
if(!m_cOpenCL.SetArgumentBuffer(def_k_MaskMult, def_mask_mask, m_cDropOutMultiplier.GetIndex()))
return false;
if(!m_cOpenCL.SetArgumentBuffer(def_k_MaskMult, def_mask_outputs, m_cOutputs.GetIndex()))
return false;
if(!m_cOpenCL.SetArgument(def_k_MaskMult, def_mask_total, total))
return false;
//--- Постановка в очередь выполнения
int off_set[] = {0};
int NDRange[] = { (int)(total + 3) / 4};
if(!m_cOpenCL.Execute(def_k_MaskMult, 1, off_set, NDRange))
return false;
//--- Получение результатов
if(!m_cOutputs.BufferRead())
return false;
}
//---
return true;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Метод распределения градиента через скрытый слой |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CNeuronDropout::CalcHiddenGradient(CNeuronBase *prevLayer)
{
//--- Блок контролей
if(CheckPointer(prevLayer) == POINTER_INVALID ||
CheckPointer(prevLayer.GetGradients()) == POINTER_INVALID ||
CheckPointer(m_cGradients) == POINTER_INVALID ||
CheckPointer(m_cDropOutMultiplier) == POINTER_INVALID)
return false;
//--- Провеверка флага режима работы
if(!m_bTrain)
{
prevLayer.GetGradients().m_mMatrix = m_cGradients.m_mMatrix;
if(m_cOpenCL && !prevLayer.GetGradients().BufferWrite())
return false;
}
//--- Разветвление алгоритма в зависимости от устройста выполнениия операций
uint total = m_cOutputs.Total();
if(CheckPointer(m_cOpenCL) == POINTER_INVALID)
{
prevLayer.GetGradients().m_mMatrix = m_cGradients.m_mMatrix * m_cDropOutMultiplier.m_mMatrix;
}
else // Блок OpenCL
{
//--- Создание буферов данных
CBufferDouble *prev = prevLayer.GetGradients();
if(prev.GetIndex() < 0)
return false;
if(m_cDropOutMultiplier.GetIndex() < 0)
return false;
if(m_cGradients.GetIndex() < 0)
return false;
//--- Передача параметров кернелу
if(!m_cOpenCL.SetArgumentBuffer(def_k_MaskMult, def_mask_inputs, m_cGradients.GetIndex()))
return false;
if(!m_cOpenCL.SetArgumentBuffer(def_k_MaskMult, def_mask_mask, m_cDropOutMultiplier.GetIndex()))
return false;
if(!m_cOpenCL.SetArgumentBuffer(def_k_MaskMult, def_mask_outputs, prev.GetIndex()))
return false;
if(!m_cOpenCL.SetArgument(def_k_MaskMult, def_mask_total, total))
return false;
//--- Постановка в очередь выполнения
int off_set[] = {0};
int NDRange[] = { (int)(total + 3) / 4 };
if(!m_cOpenCL.Execute(def_k_MaskMult, 1, off_set, NDRange))
return false;
//--- Получение результатов
if(!prev.BufferRead())
return false;
}
//---
return true;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Метод сохранения элементов класса в файл |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CNeuronDropout::Save(const int file_handle)
{
//--- Вызов метода родительского класса
if(!CNeuronBase::Save(file_handle))
return false;
//--- Сохраняем константу вероятности "выкидывания" элементов
if(FileWriteDouble(file_handle, m_dOutProbability) <= 0)
return false;
//---
return true;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Метод восстановления класса из сохранённых данных |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CNeuronDropout::Load(const int file_handle)
{
//--- Вызов метода родительского класса
if(!CNeuronBase::Load(file_handle))
return false;
//--- Считывание и восстановление констант
m_dOutProbability = FileReadDouble(file_handle);
m_iOutNumber = (int)(m_cOutputs.Total() * m_dOutProbability);
m_dInitValue = 1.0 / (1.0 - m_dOutProbability);
//--- Инициализация буфера маскированиия данных
if(CheckPointer(m_cDropOutMultiplier) == POINTER_INVALID)
{
m_cDropOutMultiplier = new CBufferDouble();
if(CheckPointer(m_cDropOutMultiplier) == POINTER_INVALID)
return false;
}
if(!m_cDropOutMultiplier.BufferInit(m_cOutputs.Rows(),m_cOutputs.Cols(), m_dInitValue))
return false;
//---
return true;
}
//+------------------------------------------------------------------+