public Neuronio(int nEntradas, Rede.FAtivação nF)
{
Pesos = new double[nEntradas];
F = nF;
}
public static List<Rede> GeraRedesNeurais(List<PreRedeNeural> preRede,Teste nTeste)
{
Rede.FAtivação[] fs;
if (nTeste.Bounds)
{
fs = new Rede.FAtivação[2] { F1Bounds, F2 };
}
else
{
fs = new Rede.FAtivação[2] { F1, F2 };
}
List<Rede> r = new List<Rede>();
foreach (PreRedeNeural prn in preRede)
{
r.Add(prn.GerarRedeNeural(fs));
}
return r;
}
public static List<Rede> GeraRedesNeurais(List<PreRedeNeural> preRede)
{
Rede.FAtivação[] fs = new Rede.FAtivação[2] { F1, F2 };
List<Rede> r = new List<Rede>();
foreach (PreRedeNeural prn in preRede)
{
//juntar padDentro com padFora
//os primeiros neuronios representam pad dentro
//qntd de entradas = qntd de variaveis
//qntd de neuronios na primeira camada = qnd de planos
//qntd de neuronios na segunda camada = qnd de padroes dentr+fora
int[] camadas = new int[3] { prn.planos[0].VectorNormal.Length, prn.planos.Count, prn.padDentro.RowCount + prn.padFora.RowCount};
Rede dummy = new Rede(camadas, fs);
//preencher a primeira camada
for (int neuronio = 0; neuronio < prn.planos.Count; neuronio++)
{
dummy[0][neuronio].Pesos = (prn.planos[neuronio].VectorNormal.Scale(1/prn.planos[neuronio].d_2)).CopyToArray();
dummy[0][neuronio].PesoOffset = prn.planos[neuronio].bias / prn.planos[neuronio].d_2;
}
//preenchendo a segunda camada paddentro
double nentradasD = prn.padDentro.ColumnCount;
for (int neuronio = 0; neuronio < prn.padDentro.RowCount; neuronio++)
{
dummy[1][neuronio].Pesos = (prn.padDentro.GetRowVector(neuronio).Scale( 1/nentradasD)).CopyToArray();
dummy[1][neuronio].PesoOffset = 0;
}
//padfora
double nentradasF = prn.padFora.ColumnCount;
for (int neuronio = 0; neuronio < prn.padFora.RowCount; neuronio++)
{
dummy[1][neuronio + prn.padDentro.RowCount].Pesos = (prn.padFora.GetRowVector(neuronio).Scale( 1/nentradasF)).CopyToArray();
dummy[1][neuronio + prn.padDentro.RowCount].PesoOffset = 0;
}
r.Add(dummy);
}
return r;
}
