Экспорт нейронной сети, обученной с помощью MATLAB на других языках программирования

благодаря VitoShadow и robott answers я могу экспортировать значения нейронной сети Matlab в другие приложения.

Я очень ценю их, но я нашел некоторые тривиальные ошибки в их кодах и хочу их исправить.

1) в кодах VitoShadow,

Results = tansig(net.LW{2} * y1 + net.b{2});
-> Results = net.LW{2} * y1 + net.b{2};

2) в кодах предварительной обработки robott, Было бы проще извлечь xmax и xmin из переменной net, чем вычислить их.

xmax = net.inputs{1}.processSettings{1}.xmax
xmin = net.inputs{1}.processSettings{1}.xmin

3) в постобработке robott коды

xmax = net.outputs{2}.processSettings{1}.xmax
xmin = net.outputs{2}.processSettings{1}.xmin

Results = (ymax-ymin)*(Results-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;
-> Results = (Results-ymin)*(xmax-xmin)/(ymax-ymin) + xmin;

вы можете вручную проверить и подтвердить значения следующим образом:

p2 = mapminmax('apply', net(:, 1), net.inputs{1}.processSettings{1})

-> обработанные данные

y1 = purelin ( net.LW{2} * tansig(net.iw{1}* p2 + net.b{1}) + net.b{2})

-> обработанные данные нейронной сети

y2 = mapminmax( 'reverse' , y1, net.outputs{2}.processSettings{1})

-> постобработки данных

ссылка: http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/14517-processing-of-i-p-data

Это небольшое улучшение к ответу великого Вито нееврея.

Если вы хотите используйте предварительную обработку и постобработку 'mapminmax' функции, вы должны обратить внимание, потому что "mapminmax" в Matlab нормализуется по строке, а не по столбцу!

это то, что вам нужно добавить в верхнюю функцию "классифицировать", чтобы сохранить когерентную предварительную/постобработку:

[m n] = size(input);
ymax = 1;
ymin = -1;
for i=1:m
   xmax = max(input(i,:));
   xmin = min(input(i,:));
   for j=1:n
     input(i,j) = (ymax-ymin)*(input(i,j)-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;
   end
end

и это в конце функция:

ymax = 1;
ymin = 0;
xmax = 1;
xmin = -1;
Results = (ymax-ymin)*(Results-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;

это код Matlab, но его можно легко прочитать как псевдокод. Надеюсь, это будет полезно!

Я попытался реализовать просто 2-слойный NN в C++ с помощью OpenCV, а затем экспортировал веса в Android,который работал спокойно. Я написал небольшой скрипт, который генерирует файл заголовка с изученными весами,и это используется в следующем коде.

// Map Minimum and Maximum Input Processing Function
Mat mapminmax_apply(Mat x, Mat settings_gain, Mat settings_xoffset, double settings_ymin){

    Mat y;

    subtract(x, settings_xoffset, y);
    multiply(y, settings_gain, y);
    add(y, settings_ymin, y);

    return y;


    /* MATLAB CODE
     y = x - settings_xoffset;
     y = y .* settings_gain;
     y = y + settings_ymin;
     */
}




// Sigmoid Symmetric Transfer Function
Mat transig_apply(Mat n){
    Mat tempexp;
    exp(-2*n, tempexp);
    Mat transig_apply_result = 2 /(1 + tempexp) - 1;
    return transig_apply_result;
}


// Map Minimum and Maximum Output Reverse-Processing Function
Mat mapminmax_reverse(Mat y, Mat settings_gain, Mat settings_xoffset, double settings_ymin){

    Mat x;

    subtract(y, settings_ymin, x);
    divide(x, settings_gain, x);
    add(x, settings_xoffset, x);

    return x;


/* MATLAB CODE
function x = mapminmax_reverse(y,settings_gain,settings_xoffset,settings_ymin)
x = y - settings_ymin;
x = x ./ settings_gain;
x = x + settings_xoffset;
end
*/

}


Mat getNNParameter (Mat x1)
{

    // convert double array to MAT

    // input 1
    Mat x1_step1_xoffsetM = Mat(1, 48, CV_64FC1, x1_step1_xoffset).t();
    Mat x1_step1_gainM = Mat(1, 48, CV_64FC1, x1_step1_gain).t();
    double x1_step1_ymin = -1;

    // Layer 1
    Mat b1M = Mat(1, 25, CV_64FC1, b1).t();
    Mat IW1_1M = Mat(48, 25, CV_64FC1, IW1_1).t();

    // Layer 2
    Mat b2M = Mat(1, 48, CV_64FC1, b2).t();
    Mat LW2_1M = Mat(25, 48, CV_64FC1, LW2_1).t();

    // input 1
    Mat y1_step1_gainM = Mat(1, 48, CV_64FC1, y1_step1_gain).t();
    Mat y1_step1_xoffsetM = Mat(1, 48, CV_64FC1, y1_step1_xoffset).t();
    double y1_step1_ymin = -1;



    // ===== SIMULATION ========


    // Input 1
    Mat xp1 = mapminmax_apply(x1, x1_step1_gainM, x1_step1_xoffsetM, x1_step1_ymin);

    Mat  temp = b1M + IW1_1M*xp1;

    // Layer 1
    Mat a1M = transig_apply(temp);

    // Layer 2
    Mat a2M = b2M + LW2_1M*a1M;

    // Output 1
    Mat y1M = mapminmax_reverse(a2M, y1_step1_gainM, y1_step1_xoffsetM, y1_step1_ymin);

    return y1M;
}

пример для смещения в заголовке может быть следующим:

static double b2[1][48] = {
        {-0.19879, 0.78254, -0.87674, -0.5827, -0.017464, 0.13143, -0.74361, 0.4645, 0.25262, 0.54249, -0.22292, -0.35605, -0.42747, 0.044744, -0.14827, -0.27354, 0.77793, -0.4511, 0.059346, 0.29589, -0.65137, -0.51788, 0.38366, -0.030243, -0.57632, 0.76785, -0.36374, 0.19446, 0.10383, -0.57989, -0.82931, 0.15301, -0.89212, -0.17296, -0.16356, 0.18946, -1.0032, 0.48846, -0.78148, 0.66608, 0.14946, 0.1972, -0.93501, 0.42523, -0.37773, -0.068266, -0.27003, 0.1196}};

теперь, когда Google опубликовал Tensorflow, это стало устаревшим.

следовательно, решение становится (после исправления всех частей)

здесь я даю решение в Matlab, но если у вас есть функция tanh (), вы можете легко преобразовать его на любой язык программирования. Это просто для отображения полей из сетевого объекта и операций, которые вам нужны.

• Предположим, у вас есть обученный ann (сетевой объект), который вы хотите экспортировать
• предположим, что имя обученной Энн trained_ann

здесь скрипт для экспорта и тестирования. Тестовый скрипт сравнивает исходный сетевой результат с результатом my_ann_evaluation ()

% Export IT
exported_ann_structure = my_ann_exporter(trained_ann);

% Run and Compare 
% Works only for single INPUT vector
% Please extend it to MATRIX version by yourself
input = [12 3 5 100];
res1 = trained_ann(input')';
res2 = my_ann_evaluation(exported_ann_structure, input')';

где вам нужны следующие две функции

первый my_ann_exporter:

function [ my_ann_structure ] = my_ann_exporter(trained_netw)
% Just for extracting as Structure object
my_ann_structure.input_ymax = trained_netw.inputs{1}.processSettings{1}.ymax;
my_ann_structure.input_ymin = trained_netw.inputs{1}.processSettings{1}.ymin;
my_ann_structure.input_xmax = trained_netw.inputs{1}.processSettings{1}.xmax;
my_ann_structure.input_xmin = trained_netw.inputs{1}.processSettings{1}.xmin;

my_ann_structure.IW = trained_netw.IW{1};
my_ann_structure.b1 = trained_netw.b{1};
my_ann_structure.LW = trained_netw.LW{2};
my_ann_structure.b2 = trained_netw.b{2};

my_ann_structure.output_ymax = trained_netw.outputs{2}.processSettings{1}.ymax;
my_ann_structure.output_ymin = trained_netw.outputs{2}.processSettings{1}.ymin;
my_ann_structure.output_xmax = trained_netw.outputs{2}.processSettings{1}.xmax;
my_ann_structure.output_xmin = trained_netw.outputs{2}.processSettings{1}.xmin;
end

второй my_ann_evaluation:

function [ res ] = my_ann_evaluation(my_ann_structure, input)
% Works with only single INPUT vector
% Matrix version can be implemented

ymax = my_ann_structure.input_ymax;
ymin = my_ann_structure.input_ymin;
xmax = my_ann_structure.input_xmax;
xmin = my_ann_structure.input_xmin;
input_preprocessed = (ymax-ymin) * (input-xmin) ./ (xmax-xmin) + ymin;

% Pass it through the ANN matrix multiplication
y1 = tanh(my_ann_structure.IW * input_preprocessed + my_ann_structure.b1);

y2 = my_ann_structure.LW * y1 + my_ann_structure.b2;

ymax = my_ann_structure.output_ymax;
ymin = my_ann_structure.output_ymin;
xmax = my_ann_structure.output_xmax;
xmin = my_ann_structure.output_xmin;
res = (y2-ymin) .* (xmax-xmin) /(ymax-ymin) + xmin;
end