public bool Train(List <uint> layers, SortedDictionary <string, List <ComplexMoments> > moments, int maxIters = 100000, double eps = 0.1, double speed = 0.1)
{
ANeuralNetwork network = new ANeuralNetwork(layers, ANeuralNetwork.ActivationType.BipolarSygmoid, 1);
var inputs = new List <List <double> >();
var outputs = new List <List <double> >();
var max = int.MinValue;
foreach (var value in moments)
{
if (value.Value.Count > max)
{
max = value.Value.Count;
}
}
int iter = 0;
int counter = 0;
while (iter < max && counter < layers[^ 1])
{
for (var i = 0; i < moments.Keys.Count; ++i)
{
var output = new List <double>();
for (var j = 0; j < moments.Keys.Count; j++)
{
output.Add(j == i ? 1 : 0);
}
counter++;
if (moments[i.ToString()].Count - 1 <= iter)
{
continue;
}
var input = moments[i.ToString()][iter].ToListOfDouble();
inputs.Add(input);
outputs.Add(output);
counter--;
iter++;
}
}
Console.WriteLine("Данные на входе, начинаем обучение");
network.BackPropTraining(inputs, outputs, maxIters, eps, speed, true, 1);
network.Save("..\\..\\..\\..\\savedData.txt");
return(true);
}
static void BackPropagation()
{
List <uint> Configurate = new List <uint>(); //Создаем конфигурацию сети, состоящую из трех слоев
Configurate.Add(2); //1-ой входной слой сети с двумя нейронами
//2-ой слой сети с двумя нейронами
Configurate.Add(5);
Configurate.Add(3);
Configurate.Add(1);//4-й выходнрой слой сети с одним нейроном
ANeuralNetwork NR = new ANeuralNetwork(Configurate, ANeuralNetwork.ActivationType.PositiveSygmoid, 1);
List <List <double> > inputs = new List <List <double> >();
List <List <double> > outputs = new List <List <double> >(); //создаем пустые вектора под входные и выходные данные
NR.LoadData("..\\..\\..\\..\\PerceptronData.txt", inputs, outputs); // выгружаем данные из файла
// инцилизируем веса сети случайным образом
NR.BackPropTraining(inputs, outputs, 3000000, 0.01, 1, true); //Обучение сети метдом оьбратного распространения ошибки
Console.WriteLine(NR.GetType()); //в каждые 100 итераций выводит данные в строку
NR.Save("..\\..\\..\\..\\PerceptronSavedData.txt"); //сохраняем в файл
}
