/*
C advanced code transfer function for Neuron Network
File : model0Lev.c
Ce code a été crée automatiquement par le module NEURO CODE à partir d'un
modèle neuronal développé avec un outil de la
Suite NEURO ONE
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email: info@netral.com
Date : 25/10/2005
Time : 17:30:55
User : Jean_Luc_PLOIX
Computer : SOPHRONE
Counter : 2
NetworkName : model0
FileName : D:\Program Files\Netral\Data\Exemples\Modeles\Static.NML
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <ctype.h>
#include <string.h>
#include "readfile.h"
#include "model0tfr.h"
#include "model0grd.h"
#include "model0lev.h"
/* Please check name of included header files */
real model0matrix[model0MATRIXES];
static long weightlevinitialized = 0;
long model0getwlinit()
{
return weightlevinitialized;
}
void model0setwlinit(long value)
{
weightlevinitialized = value;
model0setwinit(value);
}
void model0transferlev(real *inputs, real *outputs, real *leverage)
/*Module : model0lev
Method : model0transferlev
Visibility : Public
Arguments : inputs: real* -> les entrées
outputs: real* -> les sorties calculées
leverage: real* -> les leviers calculés
Description: Effectue un transfert par le réseau avec calcul du gradient, puis
calcule les leviers.*/
{
model0transferlevW(model0weights, model0matrix, inputs, outputs, leverage);
}
void model0transferlevW(real *weights, real *zmat, real *inputs, real *outputs, real *leverage)
/*Module : model0lev
Method : model0transferlevW
Visibility : Public
Arguments : weights: real* -> les poids courants
zmat: real* -> la matrice (ZtZ)inv
inputs: real* -> les entrées
outputs: real* -> les sorties calculées
leverage: real* -> les leviers calculés
Description: Effectue un transfert par le réseau avec calcul du gradient, puis
calcule les leviers.*/
{
real gradient[model0SYNAPSES];
real iniback[model0OUTPUTS];
real X;
long i, j;
if (!weightlevinitialized)
model0loadwl(NULL);
for (i=0; i < model0SYNAPSES; gradient[i++] = 0);
for (i=0; i < model0OUTPUTS; iniback[i++] = 0);
for (i=0; i < model0OUTPUTS; leverage[i++] = 0);
iniback[0] = 1;
model0transfergradient(weights, inputs, outputs, gradient, iniback);
for (i=0; i < model0SYNAPSES; i++)
{
X = 0;
for (j=0; j < model0SYNAPSES; j++)
X += zmat[mindex(i,j)] * gradient[j];
leverage[0] += X * gradient[i];
}
}
long model0loadwl(char* filename)
/* Loading weights and dispersion matrix from ASCII file */
{
FILE *file;
char buffer[BUFFERSIZE];
char bufname[BUFFERSIZE];
char* tok;
long n;
long ok = 0;
long okl = 0;
long cumul = 0;
long start = 0;
if (filename)
strncpy(bufname, filename, BUFFERSIZE-1);
else
strcat(strcpy(bufname, MODEL), "w.txt");
file = fopen(bufname, "r");
if (file)
{
while ((!feof(file)) && (!ok))
{
if (fgets(buffer, BUFFERSIZE-1, file) && (buffer[0] != ';') && (buffer[0] != '\n') && (!strncmp(buffer, WEIGHTS, strlen(WEIGHTS))))
{
if (fgets(buffer, BUFFERSIZE-1, file))
{
tok = strtok(buffer, "=");
if (!strcmp(tok, COUNT))
{
tok = strtok(NULL, "=");
if ((tok) && (!isalpha(tok[0])))
{
n = atoi(supbackline(tok));
ok = (n == model0SYNAPSES);
}
}
}
}
}
if (ok)
{
while (!feof(file) && (cumul < model0SYNAPSES))
{
if (fgets(buffer, BUFFERSIZE-1, file) && (buffer[0] != ';') && (buffer[0] != '\n'))
{
if (!isalpha(buffer[0]))
{
start = 1;
model0setweight(cumul, atof(supbackline(buffer)));
}
}
if (start) cumul++;
}
fclose(file);
if (cumul == model0SYNAPSES)
{
model0setwinit(1);
return 0;
}
else
return 3;
}
while ((!feof(file)) && (!okl))
{
if (fgets(buffer, BUFFERSIZE-1, file) && (buffer[0] != ';') && (buffer[0] != '\n') && (!strncmp(buffer, DISPERSION, strlen(WEIGHTS))))
{
if (fgets(buffer, BUFFERSIZE-1, file))
{
tok = strtok(buffer, "=");
if (!strcmp(tok, COUNT))
{
tok = strtok(NULL, "=");
if ((tok) && (!isalpha(tok[0])))
{
n = atoi(supbackline(tok));
ok = (n == model0MATRIXES);
}
}
}
}
}
if (okl)
{
while (!feof(file) && (cumul < model0MATRIXES))
{
if (fgets(buffer, BUFFERSIZE-1, file) && (buffer[0] != ';') && (buffer[0] != '\n'))
{
if (!isalpha(buffer[0]))
{
start = 1;
model0matrix[cumul] = atof(supbackline(buffer));
}
}
if (start) cumul++;
}
fclose(file);
if (cumul == model0SYNAPSES)
{
weightlevinitialized = 1;
return 0;
}
else
return 5;
}
else if (!ok)
return 2;
else
return 4;
}
else
return 1;
}
long model0savewl(char* filename, char* comment)
{
FILE *file;
char bufname[BUFFERSIZE];
long i;
if (filename)
strncpy(bufname, filename, BUFFERSIZE-1);
else
strcat(strcpy(bufname, MODEL), "w.txt");
file = fopen(bufname, "w");
if (file)
{
if ((comment) && (comment[0]))
fprintf(file, "%s\n", comment);
fprintf(file, "%s\n", WEIGHTS);
fprintf(file, "%s=%ld\n", COUNT, model0SYNAPSES);
for (i=0; i < model0SYNAPSES; i++)
fprintf(file, "%20.16E\n", model0weights[i]);
fprintf(file, "%s\n", DISPERSION);
fprintf(file, "%s=%ld\n", COUNT, model0MATRIXES);
for (i=0; i < model0MATRIXES; i++)
fprintf(file, "%20.16E\n", model0matrix[i]);
fclose(file);
return 0;
}
else
return 1;
}
NETRAL - Neuro Code 6