В статье Конфигурация в 1С 8.3 «Однослойная линейная нейронная сеть»  я сделал однослойную линейную сеть, используя справочники и табличные части справочников. Но в процессе эксплуатации этой сети, я выяснил, что такая форма организации не совсем удобна по двум причинам. Во-первых, веса каждого нейрона жестко привязаны к нейрону, и мы в другой сети не сможем использовать этот нейрон. Во-вторых, и не совсем оптимально учить эту сеть: необходимо будет каждый раз записывать экземпляр справочника Нейрон, когда будем изменять веса нейрона (а обучение это и есть изменение весов нейрона), что будет накладно с точки зрения производительности при большом количестве нейронов в сети.  Поэтому  я решил, что оптимально сделать нейросеть с использованием  регистра сведений.

В нашей новой измененной конфигурации также останутся три справочника:  «Однослойная линейная сеть», «Нейрон» и  «Виды входов нейрона», но без табличных частей.  Но появится регистр сведений, который я назвал «Нейронные сети» (непериодический и независимый). У этого регистра сведений будет три измерения: Нейронная сеть (ссылка на спр. «Однослойная линейная сеть»), Нейрон (ссылка на спр.  «Нейрон») и Входы нейрона (ссылка на спр. «Виды входов нейрона»), а также один ресурс Веса входов нейрона.

И если в конфигурации из предыдущей статьи, мы связывали нейрон с весами входов в табличной части нейрона, а нейросеть с нейронами в табличной части нейросети, то теперь всю эту связку осуществим в регистре сведений:  каждая запись регистра сведений будет представлять собой кусочек нейросети, в котором связана конкретная нейросеть, конкретный нейрон и вес конкретного входа нейрона.  Т.е. количество записей регистра для определенной нейросети должно быть кратно количеству нейров в этой сети умноженное на количество входов указанных нейронов.

В этой конфигурации я не буду делать удобный интерфейс для заполнения нейросети нужными нейронами и входами, а также «защиту от дурака» (предполагается, что создатель нейронной сети всё делает вдумчиво и правильно, и у каждого нейрона одной нейросети одинаковые входы).  Поэтому, нейросеть, которую мы сделали в предыдущей статье в справочниках, в регистре сведений будет иметь такой вид.

Теперь доработаем нашу обработку, в которой мы рассчитывали результат работы нейросети.

Первым делом, изменим обработчик события ПриИзменении  поля ОднослойнаяСеть.

&НаСервере
Процедура ОднослойнаяСетьПриИзмененииНаСервере()
//очищаем все таблицы значений
ВходныеСигналы.Очистить();
ВыходныеСигналы.Очистить();
//из РС получаем все выходы всех нейронов, выбранной нейросети
//и группируем их, чтобы не было повторяющихся
Запрос = Новый Запрос;
Запрос.Текст = «ВЫБРАТЬ
|    НейронныеСети.ВходыНейрона КАК ВидВходногоСигнала,
|    0 КАК ВходнойСигнал
|ИЗ
|    РегистрСведений.НейронныеСети КАК НейронныеСети
|
|СГРУППИРОВАТЬ ПО
|    НейронныеСети.ВходыНейрона»;
Запрос.УстановитьПараметр(«НейроСеть»,ОднослойнаяСеть);
Выборка = Запрос.Выполнить().Выбрать();
Пока Выборка.Следующий() Цикл
НовСтр = ВходныеСигналы.Добавить();
ЗаполнитьЗначенияСвойств(НовСтр,Выборка);
КонецЦикла;
КонецПроцедуры
&НаКлиенте
Процедура ОднослойнаяСетьПриИзменении(Элемент)
ОднослойнаяСетьПриИзмененииНаСервере();
КонецПроцедуры

Теперь нам осталось изменить код, в котором мы будем рассчитывать указанную в обработке нейронную сеть и определяли победителя.

&НаСервере
Процедура РасчетНаСервере()
ТЗВходныеСигналы = ВходныеСигналы.Выгрузить(,«ВидВходногоСигнала,ВходнойСигнал»);
//передадим в запрос таблицу значений входных сигналов, запишим ее в во временную таблицу
//в конечном запросе получим веса всех нейронов, которые есть в обрабатываемой сети и умножим их на данные входных сигналов
//для этого свяжем таблицу весов нейронов с РС нейронные сети по полям ВходыНейрона и ВидВходногоСигнала (внутреннее соединение)
//сгруппируем все входные сигналы по полю нейрон, чтобы получить выходной сигнал для каждого нейрона сети
//
//определяем нейрон победитель: конечный результат записываем во временную таблиц
//эту таблицу используем для нейрона с максимальным выходом из тех, что выше порога с победителем,
//этот результат также будет во временной таблице
//В конечном запросе левым соединением связываем временную таблицу с результатом и таблицу с нейроном победителем
//В отдельном поле проверям связались ли таблицы, если да, то в поле будет Истина, а иначе Ложь
Запрос = Новый Запрос;
Запрос.Текст = «ВЫБРАТЬ
|    ТЗВходныхСигналов.ВходнойСигнал КАК ВходнойСигнал,
|    ТЗВходныхСигналов.ВидВходногоСигнала КАК ВидВходногоСигнала
|ПОМЕСТИТЬ втВходныхСигналов
|ИЗ
|    &ТЗВходныхСигналов КАК ТЗВходныхСигналов
|
|ИНДЕКСИРОВАТЬ ПО
|    ВидВходногоСигнала
|;
|
|////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|ВЫБРАТЬ
|    НейронныеСети.Нейрон КАК Нейрон,
|    СУММА(НейронныеСети.ВесаВходовНейрона * втВходныхСигналов.ВходнойСигнал) КАК ВыходнойСигнал
|ПОМЕСТИТЬ втВыходныеСигналы
|ИЗ
|    РегистрСведений.НейронныеСети КАК НейронныеСети
|        ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ втВходныхСигналов КАК втВходныхСигналов
|        ПО НейронныеСети.ВходыНейрона = втВходныхСигналов.ВидВходногоСигнала
|ГДЕ
|    НейронныеСети.НейроннаяСеть = &НейроСеть
|
|СГРУППИРОВАТЬ ПО
|    НейронныеСети.Нейрон
|
|ИНДЕКСИРОВАТЬ ПО
|    Нейрон
|;
|
|////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|ВЫБРАТЬ ПЕРВЫЕ 1
|    втВыходныеСигналы.Нейрон КАК Нейрон,
|    втВыходныеСигналы.ВыходнойСигнал КАК ВыходнойСигнал
|ПОМЕСТИТЬ втНейронПобедитель
|ИЗ
|    втВыходныеСигналы КАК втВыходныеСигналы
|ГДЕ
|    втВыходныеСигналы.ВыходнойСигнал > &ПорогПобедителя
|
|УПОРЯДОЧИТЬ ПО
|    ВыходнойСигнал УБЫВ
|;
|
|////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|ВЫБРАТЬ
|    втВыходныеСигналы.Нейрон КАК Нейрон,
|    втВыходныеСигналы.ВыходнойСигнал КАК ВыходнойСигнал,
|    ВЫБОР
|        КОГДА втНейронПобедитель.ВыходнойСигнал ЕСТЬ NULL
|            ТОГДА ЛОЖЬ
|        ИНАЧЕ ИСТИНА
|    КОНЕЦ КАК Победитель
|ИЗ
|    втВыходныеСигналы КАК втВыходныеСигналы
|        ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ втНейронПобедитель КАК втНейронПобедитель
|        ПО втВыходныеСигналы.Нейрон = втНейронПобедитель.Нейрон»;
Запрос.УстановитьПараметр(«ТЗВходныхСигналов»,ТЗВходныеСигналы);
Запрос.УстановитьПараметр(«НейроСеть»,ОднослойнаяСеть);
Запрос.УстановитьПараметр(«ПорогПобедителя»,ПорогПобедителя);
ВыходыСети = Запрос.Выполнить().Выгрузить();
ВыходныеСигналы.Загрузить(ВыходыСети);
КонецПроцедуры
&НаКлиенте
Процедура Расчет(Команда)
РасчетНаСервере();
КонецПроцедуры

Сохраним конфигурацию и посмотрим на работу нашей сети. В этом примере сеть определяла курицу.

Многослойная нейронная сеть в среде 1С 8.3

Эта статья была не совсем запланирована, по линейным нейросетсям нам осталось изучить еще их обучение. Как Вы уже заметили, мы проставили заранее коэффициенты весов у тех или иных нейронов. Но мы можем не всегда знать заранее значение того или иного коэффициента. Для того, чтобы узнать их, сеть необходимо обучить, а как это делать Вы узнаете в следующей статье.

Ждешь новых статей по нейронным сетям в среде разработке 1С? Поддержи проект!

Если же хотите более глубже и основательно изучить программирование в 1С, то я рекомендую Вам свои книги:

Книга «Программировать в 1С за 11 шагов»

Изучайте программирование в 1С в месте с моей книги «Программировать в 1С за 11 шагов»