public double[,] What()
{
double[,] a1 = capaIn.propForward();
for (int i = 0; i < capasOc.GetLength(0); i++)
{
capasOc[i] = new Capa(noNeuronas[i + 1], a1);
capasOc[i].setFunction(function[i + 1]);
a1 = capasOc[i].propForward();
}
capaOut = new Capa(noNeuronas[noCapasOc + 1], a1);
capaOut.setFunction(function[noCapasOc + 1]);
a1 = capaOut.propForward();
printOut(a1);
return(a1);
}
public void TrainRNA()
{
double[,] a1 = capaIn.propForward();
pesosSin = new PesosSin(noCapasOc + 2);
pesosSin.setPesos(0, capaIn.getPesos());
for (int i = 0; i < capasOc.GetLength(0); i++)
{
capasOc[i] = new Capa(noNeuronas[i + 1], a1);
capasOc[i].setFunction(function[i + 1]);
a1 = capasOc[i].propForward();
pesosSin.setPesos(i + 1, capasOc[i].getPesos());
}
capaOut = new Capa(noNeuronas[noCapasOc + 1], a1);
capaOut.setFunction(function[noCapasOc + 1]);
a1 = capaOut.propForward();
pesosSin.setPesos(noCapasOc + 1, capaOut.getPesos());
printOut(a1);
vError = getError(a1);
printOut(vError);
double[,] a12 = new double[a1.GetLength(0), a1.GetLength(1)];
for (int i = 0; i < vError.GetLength(0); i++)
{
for (int j = 0; j < vError.GetLength(1); j++)
{
a12[i, j] = (-2) * vError[i, j];
}
}
for (int i = noCapasOc + 1; i >= 0; i--)
{
if (i == noCapasOc + 1)
{
sen[i].getSen(a12, a1);
}
else
{
if (i == noCapasOc)
{
sen[i].getSen(capasOc[i - 1].getVOut(), capaIn.getPesos(), sen[i + 1]);
}
else if (i == 0)
{
sen[i].getSen(capaOut.getVOut(), capaOut.getPesos(), sen[i + 1]);
}
else
{
sen[i].getSen(capasOc[i - 1].getVOut(), capasOc[i].getPesos(), sen[i + 1]);
}
}
}
capaOut.actPesos(restaMatrix(capaOut.getPesos(), multMatrix(multMatrix2(alfa, sen[noCapasOc + 1].getThisSen()), trans(capasOc[noCapasOc - 1].getVOut()))));
for (int i = noCapasOc - 1; i >= 0; i--)
{
if (i > 0)
{
capasOc[i].actPesos(restaMatrix(capasOc[i].getPesos(), multMatrix2(alfa, multMatrix(sen[i + 2].getThisSen(), trans(capasOc[i - 1].getVOut())))));
}
else
{
capasOc[i].actPesos(restaMatrix(capasOc[i].getPesos(), multMatrix2(alfa, multMatrix(sen[i + 2].getThisSen(), trans(capaIn.getVOut())))));
}
}
capaIn.actPesos(restaMatrix(capaIn.getPesos(), multMatrix2(alfa, multMatrix(sen[0].getThisSen(), trans(vIn)))));
int ii = 0;
while (ii < 50)
{
ii++;
for (int i = 0; i < vError.GetLength(0); i++)
{
for (int j = 0; j < vError.GetLength(1); j++)
{
a12[i, j] = (-2) * vError[i, j];
}
}
for (int i = noCapasOc + 1; i >= 0; i--)
{
if (i == noCapasOc + 1)
{
sen[i].getSen(a12, a1);
}
else
{
if (i == noCapasOc)
{
sen[i].getSen(capasOc[i - 1].getVOut(), capaIn.getPesos(), sen[i + 1]);
}
else if (i == 0)
{
sen[i].getSen(capaOut.getVOut(), capaOut.getPesos(), sen[i + 1]);
}
else
{
sen[i].getSen(capasOc[i - 1].getVOut(), capasOc[i].getPesos(), sen[i + 1]);
}
}
}
capaOut.actPesos(restaMatrix(capaOut.getPesos(), multMatrix(multMatrix2(alfa, sen[noCapasOc + 1].getThisSen()), trans(capasOc[noCapasOc - 1].getVOut()))));
for (int i = noCapasOc - 1; i >= 0; i--)
{
if (i > 0)
{
capasOc[i].actPesos(restaMatrix(capasOc[i].getPesos(), multMatrix2(alfa, multMatrix(sen[i + 2].getThisSen(), trans(capasOc[i - 1].getVOut())))));
}
else
{
capasOc[i].actPesos(restaMatrix(capasOc[i].getPesos(), multMatrix2(alfa, multMatrix(sen[i + 2].getThisSen(), trans(capaIn.getVOut())))));
}
}
capaIn.actPesos(restaMatrix(capaIn.getPesos(), multMatrix2(alfa, multMatrix(sen[0].getThisSen(), trans(vIn)))));
aproxRNA();
}
}
