Пример #1
0
        double[][] DELTA;   // NETOUT[countLayers    ][]

        // Конструкторы

        /* Создает полносвязанную сеть из 1 слоя.
         * sizeX - размерность вектора входных параметров
         * sizeY - размерность вектора выходных параметров */
        public NeuralNW(int sizeX, int sizeY)
        {
            countLayers = 1;
            Layers      = new LayerNW[countLayers];
            Layers[0]   = new LayerNW(sizeX, sizeY);
            Layers[0].GenerateWeights();
        }
Пример #2
0
        // Открывает НС
        public void OpenNW(String FileName)
        {
            byte[] binNW = File.ReadAllBytes(FileName);

            int k = 0;

            // Извлекаем количество слоев из массива
            countLayers = ReadFromArrayInt(binNW, ref k);
            Layers      = new LayerNW[countLayers];

            // Извлекаем размерность слоев
            int CountY1 = 0, CountX1 = ReadFromArrayInt(binNW, ref k);

            // Размерность входа
            countX = CountX1;
            // Выделяемпамять под выходы нейронов и дельта
            NETOUT    = new double[countLayers + 1][];
            NETOUT[0] = new double[CountX1];
            DELTA     = new double[countLayers][];

            for (int i = 0; i < countLayers; i++)
            {
                CountY1   = ReadFromArrayInt(binNW, ref k);
                Layers[i] = new LayerNW(CountX1, CountY1);
                CountX1   = CountY1;

                // Выделяем память
                NETOUT[i + 1] = new double[CountY1];
                DELTA[i]      = new double[CountY1];
            }
            // Размерность выхода
            countY = CountY1;
            // Извлекаем и записываем сами веса
            for (int r = 0; r < countLayers; r++)
            {
                for (int p = 0; p < Layers[r].countX; p++)
                {
                    for (int q = 0; q < Layers[r].countY; q++)
                    {
                        Layers[r][p, q] = ReadFromArrayDouble(binNW, ref k);
                    }
                }
            }
        }