public void InitData(IDataset ds, int nhidden, Intarray newc2i = null, Intarray newi2c = null)
{
CHECK_ARG(nhidden > 1 && nhidden < 1000000, "nhidden > 1 && nhidden < 1000000");
int ninput = ds.nFeatures();
int noutput = ds.nClasses();
w1.Resize(nhidden, ninput);
b1.Resize(nhidden);
w2.Resize(noutput, nhidden);
b2.Resize(noutput);
Intarray indexes = new Intarray();
NarrayUtil.RPermutation(indexes, ds.nSamples());
Floatarray v = new Floatarray();
for (int i = 0; i < w1.Dim(0); i++)
{
int row = indexes[i];
ds.Input1d(v, row);
float normv = (float)NarrayUtil.Norm2(v);
v /= normv * normv;
NarrayRowUtil.RowPut(w1, i, v);
}
ClassifierUtil.fill_random(b1, -1e-6f, 1e-6f);
ClassifierUtil.fill_random(w2, -1.0f / nhidden, 1.0f / nhidden);
ClassifierUtil.fill_random(b2, -1e-6f, 1e-6f);
if (newc2i != null)
{
c2i.Copy(newc2i);
}
if (newi2c != null)
{
i2c.Copy(newi2c);
}
}
protected void InitRandom(int ninput, int nhidden, int noutput)
{
w1.Resize(nhidden, ninput);
b1.Resize(nhidden);
w2.Resize(noutput, nhidden);
b2.Resize(noutput);
float range = 1.0f / Math.Max(ninput, nhidden);
ClassifierUtil.fill_random(w1, -range, range);
ClassifierUtil.fill_random(b1, -range, range);
ClassifierUtil.fill_random(w2, -range, range);
ClassifierUtil.fill_random(b2, -range, range);
}