//Wsteczna propagacja dla warstwy output
public void BackPropOutput(int layerNumber, int rowOfNeurons, List <double> outputs)
{
//Iterowanie po każdym neuronie w warstwie output
for (int i = 0; i < layers[layerNumber].neurons.Count; i++)
{
//Obliczanie błędu dla każdego neurona
errors[layerNumber][i] = (expectedResult[rowOfNeurons][i] - outputs[i]) *
Function_Activation.DerivativeBipolar(layers[layerNumber].neurons[i].InputValue);
}
}
//Wsteczna propagacja dla warstwy ukrytej
public void BackPropHidden(int layerNumber)
{
for (int i = 0; i < layers[layerNumber].neurons.Count; i++)
{
errors[layerNumber][i] = 0;
//Iterowanie po każdym neuronie w warstwie kolejnej, czyli output
for (int j = 0; j < layers[layerNumber + 1].neurons.Count; j++)
{
errors[layerNumber][i] += errors[layerNumber + 1][j] * layers[layerNumber + 1].neurons[j].inputs[i].Weight;
}
errors[layerNumber][i] *= Function_Activation.DerivativeBipolar(layers[layerNumber].neurons[i].InputValue);
}
}
//Zwrócenie wartości output dla każdego inputu
public void GetOutputValue()
{
InputValue = Function_Input.WeightedSumInputFunction(inputs);
OutputValue = Function_Activation.BipolarActivationFunction(InputValue);
}
