[C++] Generazione Numeri Casuali

[skeleton]

Buongiorno,
poiché sto sviluppando una neural network tramite C++ necessito di una funzione che restituisca ogni volta chiamata un DIVERSO numero causale compreso tra due input ("a" e "b") e dotato di distribuzione uniforme. Siccome siamo nel 2018 mi rifiuto di usare rand() :sofico: .

Ho provato a scrivere la funzione in due diverse forme, ma in entrambi i casi, in maniera diversa, quando chiamata mi restituisce sempre gli stessi numeri. Elenco di seguito il codice e il relativo cout. Che sia un problema di seed che viene "aggiornato" troppo lentamente? Avete soluzioni migliori?

FUNZIONE 1
float runif(float a, float b){
unsigned seed = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
std::default_random_engine generator (seed);
std::uniform_real_distribution<double> distribution (a, b);
return distribution(generator);
}

OUTPUT 1
0.549771
0.627088
0.627088
0.627088
0.627088
0.875693
0.875693
0.875693
0.875693
0.875693
0.875693
0.511808
0.511808

FUNZIONE 2
float runif(float a, float b){
std::random_device rd; //Will be used to obtain a seed for the random number engine
std::mt19937 gen(rd()); //Standard mersenne_twister_engine seeded with rd()
std::uniform_real_distribution<float> dis(a, b);
return dis(gen);
}

OUTPUT 2
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703
0.561703


Concludo che questa funzione non può essere incorporata nel codice principale poiché viene richiamata anche in diverse altre funzioni all'interno del programma.
Saluti.:muro:

[pabloski]

Per prima cosa vorrei fare un pò l'impiccione e ti chiedo perchè non usi Tensorflow? E' fatta apposta per implementare reti neurali, è usabile in C++ e ovviamente supporta classi per generare numeri casuali in tutti i modi possibili https://www.tensorflow.org/api_guides/cc/guide

Detto questo, se usi C++1


std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform_real_distribution<double> distr(0.0, 10.0);

distr(gen) per estrarre il numero casuale


Sul mio computer genera numeri diversi e uniformemente distribuiti. Con float al posto del double però, la distribuzione peggiora vistosamente ( anche se non ho visto una situazione disastrosa come quella dell'output 2 ).


Senza C++1, la più ovvia soluzione è rivolgersi a Boost http://www.boost.org/doc/libs/1_55_0/doc/html/boost_random.html

[skeleton]

Per prima cosa vorrei fare un pò l'impiccione e ti chiedo perchè non usi Tensorflow? E' fatta apposta per implementare reti neurali, è usabile in C++ e ovviamente supporta classi per generare numeri casuali in tutti i modi possibili https://www.tensorflow.org/api_guides/cc/guide

Detto questo, se usi C++1


std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform_real_distribution<double> distr(0.0, 10.0);

distr(gen) per estrarre il numero casuale


Sul mio computer genera numeri diversi e uniformemente distribuiti. Con float al posto del double però, la distribuzione peggiora vistosamente ( anche se non ho visto una situazione disastrosa come quella dell'output 2 ).


Senza C++1, la più ovvia soluzione è rivolgersi a Boost http://www.boost.org/doc/libs/1_55_0/doc/html/boost_random.html


Non uso TensorFlow perché voglio costruire una semplice rete neurale interamente con le mie mani. A mio modo di vedere è così che si capisce la reale complessità di quest'argomento. Detto ciò, quanto da te postato è esattamente la mia FUNZIONE 2, la peggiore in termini di risultati. :mc:

Ho provato a scrivere un veloce programmino per vedere se il problema derivasse dal resto del codice non postato e non dalla funzione da te riportata. Risposa negativa. Posto la prova e relativo risultato.

#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;

double runif(){
std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform_real_distribution<double> distr(0.0, 10.0);
return distr(gen);
}

int main(){
for(int i=0; i<10; i++){
cout<<endl<<runif();
}
}

OUTPUT
7.26249
7.26249
7.26249
7.26249
7.26249
7.26249
7.26249
7.26249
7.26249
7.26249

Il programma restituisce lo stesso risultato sia ad ogni cout che ad ogni suo avvio. La sua risposta è sempre "7.26249".:doh:

[misterx]

ma se devi studiare le reti neurali, non capisco perchè fossilizzarsi su un gneratore di numeri casuali:non è affatto banale crearne uno non predicibile.
Io prenderi dei testi su internet e tratterei le lettere come numeri casuali; piu casuali di così. Attraverso tali testi inizierei ad istruire la mia rete ed ottenere così ciò che mi interessa studiare.

[skeleton]

ma se devi studiare le reti neurali, non capisco perchè fossilizzarsi su un gneratore di numeri casuali:non è affatto banale crearne uno non predicibile.
Io prenderi dei testi su internet e tratterei le lettere come numeri casuali; piu casuali di così. Attraverso tali testi inizierei ad istruire la mia rete ed ottenere così ciò che mi interessa studiare.

Perdonami ma non è più complicato prendere dei testi da internet, trasformare le lettere in numeri, addestrare una rete neurale, ecc che creare una semplice funzione generatrice di numeri casuali? :confused:
I numeri casuali mi servono per definire il valore iniziale dei pesi delle connessioni e soprattutto far prendere decisioni alla rete in merito ad esempio alle mutazioni. Inoltre usando un testo come base per ottenere numeri casuali ad ogni avvio avrei sempre gli valori. Trasformando così la rete neurale in una rete deterministica. Ad ogni avvio farebbe le stesse operazioni.

[misterx]

ok, pensavo fossi concentrato sullo studio delle reti. E' un argomento che continuo ad iniziare e a piantare e non vado avanti. Comunque ricordo che non era banale implementarne uno, nemmeno legandosi al clock di sistema. I testi posseggono una buona casualità, per questo te li avevo suggeriti, basta un copia ed incolla di un qualsiasi file di testo se non si vuole implementare una qualche socket.

Se posso: cosa stai studiando?

[skeleton]

ok, pensavo fossi concentrato sullo studio delle reti. E' un argomento che continuo ad iniziare e a piantare e non vado avanti. Comunque ricordo che non era banale implementarne uno, nemmeno legandosi al clock di sistema. I testi posseggono una buona casualità, per questo te li avevo suggeriti, basta un copia ed incolla di un qualsiasi file di testo se non si vuole implementare una qualche socket.

Se posso: cosa stai studiando?

Può essere che piazzando un timer tra una chiamata di funzione e l'altra si ottengano numeri più "pseudo-causali"? :mc:

Il progetto che ho intrapreso è del tutto personale. Sto studiando gli algoritmi genetici, in particolare quelli che sono in grado di autocostruirsi una topologia sufficiente e adatta a risolvere un dato problema.:read:

[skeleton]

e' normale che restituisca sempre lo stesso valore se ogni volta re-inizializzi il seed... :mbe:

Ok capito, quindi il seed non va all'interno della funzione..corretto?

Come faccio però a definire di volta in volta gli estremi della mia distribuzione? Vorrei che fossero un parametro a me libero, cioè sceglibile durante il resto del codice.

[skeleton]

il seed e' il valore che inizializza il generatore di numeri random. Stesso seed, stessa sequenza di numeri casuali. Una volta inizializzato il generatore (una volta sola nel programma) devi solo estrarre i numeri. Se reinizializzi ogni volta il generatore, e' come se partissi di nuovo daccapo (e std::random_device, puo' ritornare sempre la stessa sequenza di numeri, e.g. puo' ritornare sempre lo stesso valore per inizializzare il generatore).


inizializzi il tuo generatore nell'intervallo [0,1] e cominci a estrarre. quando vuoi spostare il range su [alfa, k*1+alfa], moltiplica il numero ottenuto per k e somma alfa.

e.s. vuoi un numero in [10,15], il tuo k ed il tuo alfa saranno rispettivamente k=5 e alfa=10.

Ti ringrazio tanto. Problema decisamente risolto :)