/// <summary>
/// Funkcja odpowiedzialna za proces nauki
/// </summary>
/// <param name="AIDecision">decyzja podjeta przez siec</param>
/// <param name="opponentDecision">decyzja przeciwnika</param>
public void updateWeights(Decision AIDecision, Decision opponentDecision)
{
Decision expectedDecision = opponentDecision.GetCounter(); //decyzja, ktora powinnismy podjac
if (expectedDecision == AIDecision)
return; //i tak sie wagi nie zmienia, wiec konczymy funkcje od razu
double[] desiredOutput = expectedDecision.ToNeural();
double[] currentOutput = AIDecision.ToNeural();
for (int i = 0; i < outputs.Length; ++i)
{
double diff = (desiredOutput[i] - currentOutput[i]) * learningRate; //obliczamy poprawke
for (int j = 0; j < inputs.Length; ++j)
weights[i, j] += diff * inputs[j]; //wprowadzamy poprawke do wag sieci
}
if (minLearningRate < learningRate - learnigEnstinguishRate)
learningRate -= learnigEnstinguishRate;
}
