/// <summary>
/// Devuelve una Lista de Listas de Tuplas(Doule,Doule) que contiene el historial de configuraciones de los pesos.
/// El algoritmo tiene como condicion de Fin que se estabilicen los pesos, es decir que termina cuando la anteultima y ultima configuracion son iguales.
/// </summary>
/// <param name="Pesos">Lista de tuplas(double,double) que representa la configuracion de pesos iniciales.</param>
/// <param name="Patrones">Lista de tuplas(double,double) que representa los patrones de entrada.</param>
public List <List <Tuple <Double, Double> > > SOMAlgorithm(List <Tuple <Double, Double> > Pesos, List <Tuple <Double, Double> > Patrones)
{
this.HistorialActualizacion = new List <List <Tuple <Double, Double> > >();
this.HistorialDistancias = new List <List <Double> >();
var UltimaConfig = new List <Tuple <Double, Double> >();
var AnteUltimaConfig = new List <Tuple <Double, Double> >();
int i = 0;
//foreach (var Patron in Patrones)
do
{
var Patron = Patrones[i % 5];
var IxGanador = FuncionActivacion(Pesos, Patron);
Pesos = ActualizarPesos(Pesos, Patron, Patrones.IndexOf(Patron) + 1, IxGanador);
HistorialActualizacion.Add(Pesos); //Se guardan las configuraciones de pesos parciales. La ultima será la final.
//Print pesos
////Console.WriteLine();
////Console.WriteLine("Nuevos Pesos:");
//Pesos.ForEach(delegate(Tuple<Double, Double> peso) { //Console.WriteLine(peso.Item1 + "; " + peso.Item2); });
//Console.WriteLine();
i++;
UltimaConfig = HistorialActualizacion.Last();
if (i >= 2)
{
AnteUltimaConfig = HistorialActualizacion.ElementAt(HistorialActualizacion.IndexOf(UltimaConfig) - 1);
}
} while (!UltimaConfig.SequenceEqual(AnteUltimaConfig));
return(HistorialActualizacion);
}
/// <summary>
/// Devuelve una Lista de Listas de Tuplas(Doule,Doule) que contiene el historial de configuraciones de los pesos.
/// El algoritmo tiene como condicion de Fin que se estabilicen los pesos, es decir que termina cuando la anteultima y ultima configuracion son iguales.
/// La eleccion de los pesos Iniciales se realiza de forma aleatoria.
/// </summary>
/// <param name="Patrones">Lista de tuplas(double,double) que representa los patrones de entrada.</param>
/// <param name="CantSalidas">Representa la cantidad de neuronas de salidas.</param>
public List <List <Tuple <Double, Double> > > SOMAlgorithm(List <Tuple <Double, Double> > Patrones, int CantSalidas)
{
List <Tuple <Double, Double> > Pesos = new List <Tuple <Double, Double> >();
Random rnd = new Random();
for (int j = 0; j < CantSalidas; j++)
{
int signoX1 = rnd.NextDouble() < 0.5 ? -1 : 1;
var pesoX1 = rnd.NextDouble() * signoX1;
int signoX2 = rnd.NextDouble() < 0.5 ? -1 : 1;
var pesoX2 = rnd.NextDouble() * signoX2;
Pesos.Add(Tuple.Create(pesoX1, pesoX2));
}
this.HistorialActualizacion = new List <List <Tuple <Double, Double> > >();
this.HistorialDistancias = new List <List <Double> >();
var UltimaConfig = new List <Tuple <Double, Double> >();
var AnteUltimaConfig = new List <Tuple <Double, Double> >();
int i = 0;
//foreach (var Patron in Patrones)
do
{
var Patron = Patrones[i % 5];
var IxGanador = FuncionActivacion(Pesos, Patron);
Pesos = ActualizarPesos(Pesos, Patron, Patrones.IndexOf(Patron) + 1, IxGanador);
HistorialActualizacion.Add(Pesos);//Se guardan las configuraciones de pesos parciales. La ultima será la final.
//Print pesos
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("Nuevos Pesos:");
Pesos.ForEach(delegate(Tuple <Double, Double> peso) { Console.WriteLine(peso.Item1 + "; " + peso.Item2); });
Console.WriteLine();
i++;
UltimaConfig = HistorialActualizacion.Last();
if (i >= 2)
{
AnteUltimaConfig = HistorialActualizacion.ElementAt(HistorialActualizacion.IndexOf(UltimaConfig) - 1);
}
} while (!UltimaConfig.SequenceEqual(AnteUltimaConfig));
return(HistorialActualizacion);
}
