// Продублировать матрицу.
private Mfn Dublicat()
{
Mfn result = new Mfn(_layers[0].Dublicat());
for (int i = 1; i < _layers.Length; i++)
{
result.AddLayer(_layers[i].Dublicat());
}
return(result);
}
/// <summary>
/// Обучить сеть. Вторая перегрузка. Обучение происходит на Count из которых выбирается наилучший (с наименьшей ошибкой).
/// </summary>
/// <param name="Count">Количество обучаемых образцов.</param>
/// <param name="values">Данные обучения.</param>
/// <param name="norm">Норма корректировки.</param>
/// <param name="inertial">Инерционный коэффициент.</param>
/// <param name="epsilon">Погрешность обучения.</param>
public Mfn Learning(int Count, PairValue[] values, double norm = 0.7, double inertial = 0.3, double epsilon = 0.001)
{
Mfn[] bufer = new Mfn[Count];
int index = 0;
double error = double.MaxValue;
for (int i = 0; i < Count; i++)
{
bufer[i] = Dublicat();
bufer[i].FillW();
bufer[i].Learning(values, norm, inertial, epsilon);
if (bufer[i].Error < error)
{
error = bufer[i].Error;
index = i;
}
}
return(bufer[index]);
}