用Joone实现人工智能编程有感

来源：互联网   发布日期：2011-12-16 19:07:53   浏览：35457次  

       最近在搞神经网络，我选择了和别人不同的学习方法，别人是先搞定数学，在搞理论，最后搞应用。而我是先大致搞清楚神经网络的大致流程和BP的基本算法，然后找一些开源的神经网络框架来学习，直接搞应用，最后在理论和数学不懂的地方再去查资料学习。结果发现这种方法很好，最起码很能调动我学习这些深奥知识的兴趣。搞了没几天，竟然可以把神经网络用于自己项目中了，爽！
      寻找开源项目没花多少时间，在百度里搜神经网络，发现有很多都在谈论Joone这个项目，估计这个人缘不错，然后到sourceforge上面一查，确实下载量很大，社区搞得也不错。下载关于它的所有资源，一切准备就绪，开始搞定它的源代码。
      读它的源代码过程中发现，这个项目写得确实很不错，层次非常清楚，用了几个核心类（Layer,Synapse,Learner,Matrix,NeuralNet和Monitor）和几种设计模式 (Factory,Adapter,Observer等)就把神经网络复杂的结构构建得清清楚楚，读它的源代码真的很值，不仅可以搞清楚神经网络的原理，还可以学习到如何用程序构建神经网络，以下是我读源代码的收获：
1）Layer层是包含神经元的层次，从一些理论书上得知，虽然层次越多精确度越高，但复杂度也越大，在实际应用中一般都是用3层。在Joone里一般也只用三层，分别是输入层，隐藏层和输出层。Layer层主要作用有两个：传递数据和激化函数。Joone有个基类Layer，它有两个主要函数fwdRun和revRun，一个是先前传递，一个向后传递，先前主要是训练，向后主要是学习和修改权矩阵。fwdRun和revRun的过程很类似，fwdRun是分为三步：向输入Synapse中取数据，用激化函数处理数据，向输出Synapse中放数据。revRun过程正好相反。Layer下面有很多子类，如：LinearLayer,SigmoidLayer,SineLayer等，这些子类主要是派生forward和backward函数，这两个函数主要用途就是用激化函数去处理输入数据，如LinearLayer的激化函数是线性的，SigmoidLayer的激化函数是1/(1+ex)等。
2）Synapse主要是构建突触的层次。它主要是用途有两个：连接Layer和储存权矩阵。因为基于多线程，连接Layer主要采用缓冲机制。Synapse有个缓冲区，先用fwdGet方法取数据，如果缓冲区内有数据就让线程wait。再用forward方法更新数据，最后用fwdPut方法输出数据，如果缓冲区内没有数据就让线程wait。revGet和revPut的思想基本相似，中间的backward方法主要用于更新权矩阵。Synapse下面有很多子类，如FullSynapse,KohonenSynapse等，它们也是在forward和backward方法上面派生，主要差别是在连接机制上面，比如FullSynapse采用全连接机制。
3）Layer层和Synapse层结构非常类似，互相连接互相传递数据，子类继承机制也非常相似，都是派生forward和backward方法，用基类完成基本的数据传递，让子类完成特殊的数据处理。数据流和工作流清清楚楚，并能适用于任何情况。这不光包含了神经网络原理，更是包含了软件设计艺术，真是值得学学！
4）Monitor主要是监视类，用于监视和控制整个网络的运行
5）NeuralNet是整个网络的控制中心。用于配置和连接各个层次，并控制网络的开始，结束，和中间循环的开始和结束。它的主要程序有三个步骤：一，循环初始化所有Layer和Synapse 二，循环进行向前和向后过程 三，结束程序。并且Jooner提供了NeuralNetListener接口，用于监视和控制NeuralNet的所有过程
     基本上Jooner的大致思想和过程就是这么些，但它里面的细节却远不止这些，以后的工作就在于深入学习它的学习机制，数据处理和分布式处理方式。并且可以写自己的Layer和Synapse来做试验。现在终于能体会到数学在编程中的应用了。以后争取把神经网络用于自己的项目，比如搜索引擎和CRM。估计可以在专家决策和客户数据分析等方面有些运用吧，不过估计蔡总不太会愿意用这些比较虚幻的技术。

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