public override void Propagate(float value)
{
_value += value;
Inputs.AccountSignal();
if (Inputs.CheckCountAndReset())
{
_value = Function.Activation(_value);
_lastValue = _value;
_value = 0;
}
}
public override void Propagate(float value)
{
_value = Function.Activation(value);
foreach (var output in Outputs)
{
output.Propagate(_value);
}
_lastValue = _value;
_value = 0;
}
public override void Propagate(float value)
{
_value += value;
Inputs.AccountSignal();
if (Inputs.CheckCountAndReset())
{
_value = Function.Activation(_value);
foreach (var output in Outputs)
{
output.Propagate(_value);
}
_lastValue = _value;
_value = 0;
}
}
public double[,] Compute(double[][,] input)
{
int i, y, x, h, w;
var outputHeight = Output.GetLength(0);
var outputWidth = Output.GetLength(1);
var inputHeight = input[0].GetLength(0);
var inputWidth = input[0].GetLength(1);
Output = new double[_inHeight - _kernelSize + 1, _inWidth - _kernelSize + 1];
Input = new double[inputHeight, inputWidth];
//суммируем все входные изображения
//for (i = 0; i < input.Length; i++)
//{
// for (y = 0; y < inputHeight; y++)
// {
// for (x = 0; x < inputWidth; x++)
// {
// Input[y, x] += input[i][y, x];
// }
// }
//}
Input = Class1.Test(input);
//сканируем изображение ядром
for (y = 0; y < outputHeight; y++)
{
for (x = 0; x < outputWidth; x++)
{
for (h = 0; h < _kernelSize; h++)
{
for (w = 0; w < _kernelSize; w++)
{
Output[y, x] += Input[y + h, x + w] * Weights[h, w];
}
}
Output[y, x] = Function.Activation(Output[y, x]);
}
}
return(Output);
}
public double Compute(double[] input)
{
double e = 0;
unsafe
{
fixed(double *w = Weights, i = input)
for (var n = 0; n < input.Length; n++)
{
e += w[n] * i[n];
}
}
var output = Function.Activation(e + Bias);
Output = output;
return(output);
}