public override NeuronLayer CreateInputLayer(int countNeurons)
{
//if (inputSignal.Count == countNeurons)
//{
NeuronLayer layer = new NeuronLayer();
for (int i = 0; i < countNeurons; i++)
{
Synapse synapse = new Synapse();
Neuron neuron = new Neuron(new LinearFunction());
//synapse.SetSignal(inputSignal[i]);
synapse.SetWeight(1);
neuron.SetShift(0);
synapse.SetParentNeurons(null, neuron);
neuron.AddInput(synapse);
layer.AddNeuron(neuron);
}
network.SetInputLayer(layer);
return layer;
//}
//else
//{
// MessageBox.Show("lol ... countNeurons не равно signal.Count");
// return null;
//}
}
/// <summary>
/// соединяет текущий нейрон с нейроном переданным в качестве параметра
/// </summary>
public void ConnectNeuron(Neuron neuron)
{
Synapse newSynapse = new Synapse();
newSynapse.SetParentNeurons(this, neuron);
outputs.Add(newSynapse);
neuron.inputs.Add(newSynapse);
}
// добавить выходной синапс
public void AddOutput(Synapse outputSynapse)
{
outputs.Add(outputSynapse);
}
// добавить список входных синапсов
//public void AddInput(List<Synapse> inputs)
//{
// this.inputs = inputs;
//}
// добавить входной синапс
public void AddInput(Synapse inputSynapse)
{
inputs.Add(inputSynapse);
}
public override NeuronLayer CreateOutputLayer(int countNeurons)
{
NeuronLayer layer = new NeuronLayer();
for (int i = 0; i < countNeurons; i++)
{
Neuron neuron = new Neuron(new SigmoidFunction());
Synapse synapse = new Synapse();
synapse.SetWeight(1);
synapse.SetParentNeurons(neuron, null);
neuron.AddOutput(synapse);
layer.AddNeuron(neuron);
}
network.SetOutputLayer(layer);
return layer;
}
