public void Initialize(int inputNeuron, int hiddenLayer, int hiddenNeuron, int outputNeuron)
{
Util utility = new Util();
for (int i = 0; i < inputNeuron; i++)
{
Neuron neron = new Neuron();
neron.Input = utility.NextDouble();
neron.Weight = utility.NextDouble();
InputLayer.NeuronList.Add(neron);
}
for (int i = 0; i < hiddenLayer; i++)
{
NetworkLayer networkLayer = new NetworkLayer();
for (int j = 0; j < hiddenNeuron; j++)
{
Neuron neuron = new Neuron();
neuron.Input = utility.NextDouble();
neuron.Weight = utility.NextDouble();
networkLayer.NeuronList.Add(neuron);
}
HiddenLayer.Add(networkLayer);
}
for (int i = 0; i < outputNeuron; i++)
{
Neuron neuron = new Neuron();
neuron.Input = utility.NextDouble();
neuron.Weight = utility.NextDouble();
OutputLayer.NeuronList.Add(neuron);
}
}
public void OpenNW(byte[] binNW)
{
int k = 0;
// Извлекаем количество слоев из массива
countLayers = ReadFromArrayInt(binNW, ref k);
Layers = new NetworkLayer[countLayers];
// Извлекаем размерность слоев
int CountY1 = 0, CountX1 = ReadFromArrayInt(binNW, ref k);
// Размерность входа
countX = CountX1;
// Выделяемпамять под выходы нейронов и дельта
NETOUT = new double[countLayers + 1][];
NETOUT[0] = new double[CountX1];
DELTA = new double[countLayers][];
for (int i = 0; i < countLayers; i++)
{
CountY1 = ReadFromArrayInt(binNW, ref k);
Layers[i] = new NetworkLayer(CountX1, CountY1);
CountX1 = CountY1;
// Выделяем память
NETOUT[i + 1] = new double[CountY1];
DELTA[i] = new double[CountY1];
}
// Размерность выхода
countY = CountY1;
// Извлекаем и записываем сами веса
for (int r = 0; r < countLayers; r++)
{
for (int p = 0; p < Layers[r].countX; p++)
{
for (int q = 0; q < Layers[r].countY; q++)
{
Layers[r][p, q] = ReadFromArrayDouble(binNW, ref k);
}
}
}
}
public void addLayer(NetworkLayer layer)
{
layers.Add(layer);
}