public static float NextFloat(this IRnd rnd, float a, float b)
{
return(a + rnd.NextFloat() * (b - a));
}
// создаем выходные связи для нейрона (рандомно)
private List <NRelation> _createOutputForNeuron(int x, int y, int z)
{
if (NEED_STAT_WEIGHT)
{
MinWeight = 0;
MaxWeight = 0;
}
var output = new List <NRelation>();
// по оси Z распределение норм тут не надо замыкать последний слой на первый
var minZ = z - MAX_DEEP_RELATIONS_Z; if (minZ < 1)
{
minZ = 1;
}
var maxZ = z + MAX_DEEP_RELATIONS_Z; if (maxZ > LenZ - 1)
{
maxZ = LenZ - 1;
}
// а вот по икс и игрек хотелось бы замкнуть первые нейроны на последние
var minY = y - maxDeepRelationsY; /*if (minY < 0) minY = 0;*/ var maxY = y + maxDeepRelationsY; // if (maxY > LenY - 1) maxY = LenY - 1;
var minX = x - maxDeepRelationsX; /*if (minX < 0) minX = 0;*/ var maxX = x + maxDeepRelationsX; // if (maxX > LenX - 1) maxX = LenX - 1;
/*if (z==0 && y==1 && x==2)
* _logger.LogInformation(2111, "NNet _createOutputForNeuron {x}-{xx} {y}-{yy} {z}-{zz}", minX, maxX, minY, maxY, minZ, maxZ);
* /**/
for (var zz = minZ; zz <= maxZ; zz++) // первый слой входы (входы исключительно на другие слои)
{
for (var yy = minY; yy <= maxY; yy++)
{
for (var xx = minX; xx <= maxX; xx++)
{
// замыкания по оси икс и игрек
var yyy = yy; var xxx = xx;
if (yy < 0)
{
yyy = LenY + yy;
}
if (yy > LenY - 1)
{
yyy = yy - (LenY);
}
if (xx < 0)
{
xxx = LenX + xx;
}
if (xx > LenX - 1)
{
xxx = xx - (LenX);
}
// связь на себя не допускаем, тока косвенная - через другие нейроны
if (x == xxx && yyy == y && z == zz)
{
continue;
}
var coords = new NCoords(xxx, yyy, zz);
var o = new NRelation()
{
Neuron = coords.ToSingle(LenX, LenY), Weight = _rand.NextFloat(MIN_INIT_WEIGHT, MAX_INIT_WEIGHT), WeightChange = 0
};
if (NEED_STAT_WEIGHT)
{
// здесь не надо юзать WeightSum так как WeightChange==0
if (MinWeight > o.Weight)
{
MinWeight = o.Weight;
}
if (MaxWeight < o.Weight)
{
MaxWeight = o.Weight;
}
}
/*if (z == 0 && y == 1 && x == 2)
* {
* _logger.LogInformation(1111, "NNet _createOutputForNeuron for ({x}, {y}, {z}) => {n} ({xx}, {yy}, {zz})", x, y, z, (new NCoords(xxx, yyy, zz)).ToSingle(LenX, LenY), xxx, yyy, zz);
* }/**/
o.SetNeuron(Neurons[zz][yyy][xxx]);
output.Add(o);
}
}
}
return(output);
}
