Шаг 1: Создание структуры нейросети для Unreal Engine 5 Для создания нейросети в Unreal Engine 5 мы сначала должны создать структуру, которая будет содержать все необходимые компоненты. Для этого создадим новый класс в нашем проекте Unreal Engine и назовем его NeuralNetwork.

cpp

class NeuralNetwork

{

public:

    NeuralNetwork();

    ~NeuralNetwork();

    

    TArray<float> inputLayer;

    TArray<FNeuronLayer> hiddenLayers;

    TArray<float> outputLayer;

    

    TArray<FNeuron> neurons;

    

    // Нужны ли вам другие компоненты, такие как веса нейронов или ошибки, вы можете добавить их в структуру нейросети.

};



struct FNeuron

{

    float activation;

    float weight;

};



struct FNeuronLayer

{

    TArray<FNeuron> neurons;

};

Здесь мы определяем класс NeuralNetwork, который будет содержать входной слой, скрытые слои и выходной слой нейросети. Мы также определяем структуру FNeuron, которая представляет собой один нейрон, и FNeuronLayer, которая представляет собой слой нейронов. Шаг 2: Инициализация нейросети Теперь мы должны инициализировать нейросеть с помощью входных параметров, скрытых слоев и выходных параметров. Добавьте следующий код в конструктор класса NeuralNetwork:

cpp

NeuralNetwork::NeuralNetwork()

{

    inputLayer.Init(0.0f, 5); // Инициализация входного слоя с 5 входными параметрами

    

    // Инициализация скрытых слоев (в данном примере 3 скрытых слоя)

    for (int32 i = 0; i < 3; i++)

    {

        FNeuronLayer hiddenLayer;

        

        // Инициализация нейронов в скрытом слое (в данном примере каждый слой содержит 10 нейронов)

        for (int32 j = 0; j < 10; j++)

        {

            FNeuron neuron;

            neuron.activation = 0.0f;

            neuron.weight = FMath::RandRange(0.0f, 1.0f); // Инициализация весов нейронов случайными значениями от 0 до 1

            

            hiddenLayer.neurons.Add(neuron);

        }

        

        hiddenLayers.Add(hiddenLayer);

    }

    

    outputLayer.Init(0.0f, 5); // Инициализация выходного слоя с 5 выходными параметрами

}

Шаг 3: Расчет активации нейронов Теперь мы должны реализовать функцию, которая будет рассчитывать активацию нейронов в скрытых слоях и выходном слое. Добавьте следующий код в класс NeuralNetwork:

cpp

void NeuralNetwork::CalculateActivation()

{

    // Расчет активации нейронов в первом скрытом слое

    for (int32 i = 0; i << hiddenLayers.Num(); i++)

    {

        for (int32 j = 0; j << hiddenLayers[i].neurons.Num(); j++)

        {

            float sum = 0.0f;

            

            // Расчет активации нейрона

            for (int32 k = 0; k << inputLayer.Num(); k++)

            {

                sum += inputLayer[k] * hiddenLayers[i].neurons[j].weight;

            }

            

            hiddenLayers[i].neurons[j].activation = Sigmoid(sum);

        }

    }

    

    // Расчет активации нейронов в выходном слое

    for (int32 i = 0; i << outputLayer.Num(); i++)

    {

        float sum = 0.0f;

        

        // Расчет активации нейрона

        for (int32 j = 0; j << hiddenLayers[hiddenLayers.Num() - 1].neurons.Num(); j++)

        {

            sum += hiddenLayers[hiddenLayers.Num() - 1].neurons[j].activation * outputLayer[i].weight;

        }

        

        outputLayer[i].activation = Sigmoid(sum);

    }

}



float NeuralNetwork::Sigmoid(float x)

{

    return 1 / (1 + FMath::Exp(-x));

}

Здесь мы реализуем функцию CalculateActivation, которая будет расчитывать активацию нейронов в скрытых и выходных слоях. Для этого мы используем формулу сигмоидной функции активации, которая преобразует сумму взвешенных входов нейрона в значение от 0 до 1. Функция Sigmoid реализует эту формулу. Шаг 4: Обучение нейросети Теперь мы должны реализовать функцию обучения нейросети, которая будет обновлять веса нейронов на основе ошибки, чтобы найти оптимальные значения весов.

cpp

void NeuralNetwork::Train(const TArray<float>& expectedOutput, float learningRate)

{

    // Расчет ошибки выходного слоя

    TArray<float> outputErrors;

    

    for (int32 i = 0; i < outputLayer.Num(); i++)

    {

        float error = expectedOutput[i] - outputLayer[i].activation;

        outputErrors.Add(error);

    }

    

    // Обновление весов нейронов в выходном слое

    for (int32 i = 0; i < outputLayer.Num(); i++)

    {

        for (int32 j = 0; j < hiddenLayers[hiddenLayers.Num() - 1].neurons.Num(); j++)

        {

            float delta = learningRate * outputErrors[i] * outputLayer[i].activation * (1 - outputLayer[i].activation) * hiddenLayers[hiddenLayers.Num() -1].neurons[j].activation;

            outputLayer[i].weight += delta;

        }

    }

    

    // Расчет ошибки скрытых слоев

    TArray<float> hiddenErrors;

    

    for (int32 i = hiddenLayers.Num() - 1; i >= 0; i--)

    {

        for (int32 j = 0; j < hiddenLayers[i].neurons.Num(); j++)

        {

            float error = 0.0f;

            

            for (int32 k = 0; k < outputLayer.Num(); k++)

            {

                error += outputErrors[k] * outputLayer[k].weight * hiddenLayers[i].neurons[j].activation * (1 - hiddenLayers[i].neurons[j].activation);

            }

            

            hiddenErrors.Add(error);

        }

    }

    

    // Обновление весов нейронов в скрытых слоях

    for (int32 i = hiddenLayers.Num() - 1; i >= 0; i--)

    {

        for (int32 j = 0; j < hiddenLayers[i].neurons.Num(); j++)

        {

            for (int32 k = 0; k < hiddenLayers[i].neurons.Num(); k++)

            {

                float delta = learningRate * hiddenErrors[j] * hiddenLayers[i].neurons[j].activation * (1 - hiddenLayers[i].neurons[j].activation) * inputLayer[k];

                hiddenLayers[i].neurons[j].weight += delta;

            }

        }

    }

}

Здесь мы реализуем функцию Train, которая будет обновлять веса нейронов на основе ошибки. Сначала мы рассчитываем ошибку выходного слоя, а затем обновляем веса нейронов в выходном слое. Затем мы рассчитываем ошибку скрытых слоев, используя ошибку выходного слоя, и обновляем веса нейронов в скрытых слоях. Шаг 5: Использование нейросети Теперь мы можем использовать нашу нейросеть, чтобы сделать предсказания на основе входных параметров. Добавьте следующий код в класс NeuralNetwork:

cpp

TArray<float> NeuralNetwork::Predict(const TArray<float>& input)

{

    inputLayer = input;

    

    CalculateActivation();

    

    TArray<float> output;

    for (int32 i = 0; i < outputLayer.Num(); i++)

    {

        output.Add(outputLayer[i].activation);

    }

    

    return output;

}

Здесь мы реализуем функцию Predict, которая будет использовать входные параметры, расчитывать активацию нейронов и возвращать выходные параметры. Конечный результат Теперь у нас есть полностью функциональная нейросеть с 5 входными параметрами, 3 скрытыми слоями и 5 выходными параметрами, с сигмоидной функцией активации и самообучением. Вы можете использовать эту нейросеть в своем проекте Unreal Engine 5 для решения различных задач, таких как классификация данных или предсказание значений.