24、前馈神经网络的开发与实现

前馈神经网络的开发与实现

在神经网络的开发中，我们需要一种有效的方式来存储和表示神经网络的拓扑结构和参数。这不仅有助于我们训练和保存网络，还能为后续的进化学习算法提供基础。本文将详细介绍如何开发一个简单的前馈神经网络，包括基因型表示、基因型构造器的编程以及基因型到表现型的映射。

1. 基因型表示的开发

为了存储神经网络的拓扑结构，我们需要一种编码方式，即基因型。基因型可以将神经网络的信息存储在数据库或文件中，方便后续使用。以下是几种常见的基因型编码方式：
- 使用Erlang的digraph模块 ：由于神经网络是有向图，digraph模块可以创建节点、边和子图，便于开发模块化的拓扑结构。
- 将神经网络表示为元组列表 ：每个元组代表一个神经元、传感器、执行器或皮层元素。
- 使用哈希表（如ets） ：代替简单列表来存储元组。

在本文中，我们将使用元组列表的方式来表示基因型，因为这种方式易于理解和操作。以下是四个主要元素的记录表示：

-record(sensor, {id, cx_id, name, vl, fanout_ids}).
-record(actuator, {id, cx_id, name, vl, fanin_ids}).
-record(neuron, {id, cx_id, af, input_idps, output_ids}).
-record(cortex, {id, sensor_ids, actuator_ids, nids}).