public void BackpropagationError()
{
double currentError = Single.MaxValue; // текущая ошибка
double lastError = 0; // последняя ошибка
int epochNumber = 0; // номер эпохи
StudyAlgorithm options = new StudyAlgorithm(); // ЗАЧЕМ ЭТО??? ты же наследуешь от этого класаа!!!!!!!!!
do
{
lastError = currentError;
int currentIndex = 0; // текущий индекс
// эпоха
do
{
foreach(float point in pointX)
{
}
// Вычислить разность между выходом сети и требуемым выходом (целевым вектором обучающей пары).
// Подкорректировать веса сети для минимизации ошибки
} while (currentIndex < pointX.Count); //вместо 0 количество данных
// пересчет ошибки currentError на всех данных
currentError = 0;
for (int i = 0; i < 0; i++)
{
// ....
}
currentError *= 1d / pointX.Count;
epochNumber++;
}
while (epochNumber < options.maximumEpochs && currentError > options.MinError &&
Math.Abs(currentError - lastError) > options.MinErrorChange);
}
private void TrainingParametersMenuItem_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
TrainingParametersWindow trainingParameters = new TrainingParametersWindow();
StudyAlgorithm options = new StudyAlgorithm();
if (trainingParameters.ShowDialog() == true)
{
options.step = Convert.ToDouble(trainingParameters.LearningStep.Text);
options.maximumEpochs = Convert.ToInt32(trainingParameters.NumberOfEpochs.Text);
}
}
