Original_NNB/MQL5/Include/NeuroNetworksBook/about_ai/activation/activations.mqh

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                  activations.mqh |
//|                                  Copyright 2021, MetaQuotes Ltd. |
//|                                             https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2021, MetaQuotes Ltd."
#property link      "https://www.mql5.com"
//+------------------------------------------------------------------+
//| Includes                                                         |
//+------------------------------------------------------------------+
#include <Arrays\ArrayDouble.mqh>
//---
const double theta = 0;
const double a = 1.0;
const double b = 0.0;
//+------------------------------------------------------------------+
/// Пороговая функция активации
/// Константа 'theta' определяет уровень активации нейрона.
/// Параметр 'x' получает взвещенную сумму исходных данных.
//+------------------------------------------------------------------+
double ActStep(double x)
  {
   return (x >= theta ? 1 : 0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Линейная функция активации
/// Константа 'a' определяет уровень наклона линии,
/// Константа 'b' определяет смещени линии от начала координат
/// Параметр 'x' получает взвещенную сумму исходных данных.
//+------------------------------------------------------------------+
double ActLinear(double x)
  {
   return (a * x + b);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Производная линейной функции активаци
/// Константа 'a' определяет уровень наклона линии,
/// Параметр  'y' последнее состояние функции актвиации (результат прямого прохода),
/// В данном случае параметр добавлен для единства формы функции с аналогичными для других функций активации.
//+------------------------------------------------------------------+
double ActLinearDerivative(double y)
  {
   return a;
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Логистическая функции активации (Сигмоида)
/// Константа 'a' определяет диапазон значений функции от '0' до 'a'
/// Константа 'b' определяет смещени линии от начала координат
/// Параметр 'x' получает взвещенную сумму исходных данных.
//+------------------------------------------------------------------+
double ActSigmoid(double x)
  {
   return (a / (1 + exp(-x)) - b);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Производная логистической функции
/// Константа 'a' определяет диапазон значений функции от '0' до 'a'
/// Константа 'b' определяет смещени линии от начала координат
/// Параметр  'y' последнее состояние функции актвиации (результат прямого прохода),
//+------------------------------------------------------------------+
double ActSigmoidDerivative(double y)
  {
   y = MathMax(MathMin(y + b, a), 0.0);
   return (y * (1 - y / a));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Гиперболический тангенс
/// Параметр 'x' получает взвещенную сумму исходных данных.
//+------------------------------------------------------------------+
double ActTanh(double x)
  {
   return tanh(x);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Производная ниперболического тангенса
/// Параметр  'y' последнее состояние функции актвиации (результат прямого прохода),
//+------------------------------------------------------------------+
double ActTanhDerivative(double y)
  {
   y = MathMax(MathMin(y, 1.0), -1.0);
   return (1 - pow(y, 2));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Функция активации PReLU
/// Константа 'a' определяет коэффициент "утечки" (пробуска отрицательных значений)
/// Параметр 'x' получает взвещенную сумму исходных данных.
//+------------------------------------------------------------------+
double ActPReLU(double x)
  {
   return (x >= 0 ? x : a * x);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Производная PReLU
/// Константа 'a' определяет коэффициент "утечки" (пробуска отрицательных значений)
/// Параметр  'y' последнее состояние функции актвиации (результат прямого прохода),
/// В данном случае параметр добавлен для единства формы функции с аналогичными для других функций активации.
//+------------------------------------------------------------------+
double ActPReLUDerivative(double y)
  {
   return (y >= 0 ? 1 : a);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Функция активации Swish
/// Константа 'b' определяет нелинейность функции.
/// Параметр 'x' получает взвещенную сумму исходных данных.
//+------------------------------------------------------------------+
double ActSwish(double x)
  {
   return (x / (1 + exp(-b * x)));
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Производная Swish
/// Константа 'b' определяет нелинейность функции.
/// Параметр 'x' получает взвещенную сумму исходных данных.
/// Параметр  'y' последнее состояние функции актвиации (результат прямого прохода),
//+------------------------------------------------------------------+
double ActSwishDerivative(double x, double y)
  {
   if(x == 0)
      return 0.5;
   double by = b * y;
   return (by + (y * (1 - by)) / x);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Функция активации SoftMax
/// Параметр 'X' получает массив взвещенных сумм исходных данных.
//+------------------------------------------------------------------+
#include <Arrays\ArrayDouble.mqh>
//---
CArrayDouble *SoftMax(CArrayDouble *X)
  {
   if(CheckPointer(X) == POINTER_INVALID || X.Total() <= 0)
      return NULL;
   CArrayDouble *result = new CArrayDouble();
   if(CheckPointer(result) == POINTER_INVALID)
      return NULL;
//--- Рассчёт экспоненты для каждого элемента массива
   double sum = 0;
   int total = X.Total();
   for(int i = 0; i < total; i++)
     {
      if(!result.Add(exp(X.At(i))))
        {
         delete result;
         return NULL;
        }
      sum += result.At(i);
     }
//--- Нормализация данных в массиве
   for(int i = 0; i < total; i++)
      if(!result.Update(i, result.At(i) / sum))
        {
         delete result;
         return NULL;
        }
//---
   return result;
  }
//+------------------------------------------------------------------+
/// Производная SoftMax
/// Параметр  'Y' последнее состояние функции актвиации (результат прямого прохода),
/// Параметр  'G' градиент ошибки, полученній от последующего слоя
/// Функция возвращает массив скорректированных градиентов ошибки
//+------------------------------------------------------------------+
CArrayDouble *ActSoftMaxDerivative(CArrayDouble *Y, CArrayDouble *G)
  {
   CArrayDouble *result = new CArrayDouble();
   if(CheckPointer(result) == POINTER_INVALID)
      return NULL;
   int total = Y.Total();
   for(int i = 0; i < total; i++)
     {
      double grad = 0;
      for(int j = 0; j < total; j++)
         grad += Y.At(j) * ((int)(i == j) - Y.At(i)) * G.At(j);
      if(!result.Add(grad))
         return NULL;
     }
return result;
  }
//+------------------------------------------------------------------+