internal void AdjustWeights(DataPoint _point, double _learningRate)
{
// P : point testé et le taux d’apprentissage.
// Deltas pour les sorties
double[] outputDeltas = new double[nbOutputs]; // Tableau des deltas des différents neurones de sortie.
for (int i = 0; i < nbOutputs; i++)
{
// Pour chaque neurone de sortie.
double output = outputNeurons[i].Output; // Sortie Obtenue suit au calcul.
double expectedOutput = _point.Outputs[i]; // Sortie Attendue.
outputDeltas[i] = output * (1 - output) * (expectedOutput - output); // Calcul du deltas
}
// Deltas pour les neurones cachés
double[] hiddenDeltas = new double[nbHidden]; // Tableau des deltas des différents neurones cachés.
for (int i = 0; i < nbHidden; i++)
{
// pour chaque neurones cachés.
double hiddenOutput = hiddenNeurons[i].Output; // Sortie Obtenue suit au calcul.
double sum = 0.0;
for (int j = 0; j < nbOutputs; j++)
{
// Pour chaque neurones de sorties reliés au neurones cachés courant.
sum += outputDeltas[j] * outputNeurons[j].Weight(i);
// Sum = deltasSorties[j] * Weight[i-j]. (i : neurones cachés courants,j : neurones de sortie).
}
hiddenDeltas[i] = hiddenOutput * (1 - hiddenOutput) * sum; // Calcul du deltas.
}
double value;
// Ajustement des poids des neurones de sortie
for (int i = 0; i < nbOutputs; i++)
{
Neuron outputNeuron = outputNeurons[i];
for (int j = 0; j < nbHidden; j++)
{
value = outputNeuron.Weight(j) + _learningRate * outputDeltas[i] * hiddenNeurons[j].Output;
// wi += taux * di * oi
outputNeuron.AdjustWeight(j, value);
}
// Et biais
value = outputNeuron.Weight(nbHidden) + _learningRate * outputDeltas[i] * 1.0;
outputNeuron.AdjustWeight(nbHidden, value);
}
// Ajustement des poids des neurones cachés
for (int i = 0; i < nbHidden; i++)
{
Neuron hiddenNeuron = hiddenNeurons[i];
for (int j = 0; j < nbInputs; j++)
{
value = hiddenNeuron.Weight(j) + _learningRate * hiddenDeltas[i] * _point.Inputs[j];
//wi += taux * di * xi
hiddenNeuron.AdjustWeight(j, value);
}
// Et biais
value = hiddenNeuron.Weight(nbInputs) + _learningRate * hiddenDeltas[i] * 1.0;
hiddenNeuron.AdjustWeight(nbInputs, value);
}
}
