diff --git a/datasets/correlation_tests.csv b/datasets/correlation_tests.csv index a6838ccb9..a02e78a2a 100644 --- a/datasets/correlation_tests.csv +++ b/datasets/correlation_tests.csv @@ -1,12 +1,12 @@ -type 1,0,0,type 1 2 ,type 3 2 ,0,0 -type 1 ,1,0,type 1 2 ,type 1 2 ,0,1 -type 1,2,0,type 1 2 ,type 2 2 ,0,1 -type 1,3,1,type 1 2 ,type 3 2 ,0,1 -type 2,4,1,type 2 2 ,type 1 2 ,1,1 -type 2,5,1,type 2 2 ,type 1 2 ,1,1 -type 2,2,0,type 2 2 ,type 3 2 ,1,1 -type 2,3,0,type 2 2 ,type 2 2 ,1,1 -type 3,45,0,type 3 2 ,type 1 2 ,0,0 -type 3,5,1,type 3 2 ,type 2 2 ,0,0 -type 3,6,1,type 3 2 ,type 2 2 ,0,0 -type 3,1,1,type 3 2 ,type 3 2 ,0,0 +type 1,0,0,type 1 2,type 3 2,0,0 +type 1,1,0,type 1 2,type 1 2,0,1 +type 1,2,0,type 1 2,type 2 2,0,1 +type 1,3,1,type 1 2,type 3 2,0,1 +type 2,4,1,type 2 2,type 1 2,1,1 +type 2,5,1,type 2 2,type 1 2,1,1 +type 2,2,0,type 2 2,type 3 2,1,1 +type 2,3,0,type 2 2,type 2 2,1,1 +type 3,45,0,type 3 2,type 1 2,0,0 +type 3,5,1,type 3 2,type 2 2,0,0 +type 3,6,1,type 3 2,type 2 2,0,0 +type 3,1,1,type 3 2,type 3 2,0,0 diff --git a/datasets/correlation_tests_with_nan.csv b/datasets/correlation_tests_with_nan.csv index 98a0ac3fe..fec40f763 100644 --- a/datasets/correlation_tests_with_nan.csv +++ b/datasets/correlation_tests_with_nan.csv @@ -1,24 +1,24 @@ -type 1,0,0,type 1 2 ,NA,0,0 -type 1 ,1,0,type 1 2 ,type 1 2 ,0,1 -type 1,2,1,type 1 2 ,type 2 2 ,0,1 -NA,NA,1,type 1 2 ,type 3 2 ,NA,1 -type 2,4,1,type 2 2 ,type 1 2 ,1,1 -type 2,5,1,type 2 2 ,type 1 2 ,1,1 -type 2,NA,0,type 2 2 ,type 3 2 ,1,1 -type 2,3,0,type 2 2 ,type 2 2 ,NA,1 -NA,45,0,type 3 2 ,type 1 2 ,0,0 -type 3,5,NA,NA,type 2 2 ,0,0 -type 3,6,1,NA,type 2 2 ,NA,0 +type 1,0,0,type 1 2,NA,0,0 +type 1 ,1,0,type 1 2,type 1 2,0,1 +type 1,2,1,type 1 2,type 2 2,0,1 +NA,NA,1,type 1 2,type 3 2,NA,1 +type 2,4,1,type 2 2,type 1 2,1,1 +type 2,5,1,type 2 2,type 1 2,1,1 +type 2,NA,0,type 2 2,type 3 2,1,1 +type 2,3,0,type 2 2,type 2 2,NA,1 +NA,45,0,type 3 2,type 1 2,0,0 +type 3,5,NA,NA,type 2 2,0,0 +type 3,6,1,NA,type 2 2,NA,0 type 3,NA,1,NA,NA,0,0 -type 1,0,0,type 1 2 ,NA,0,0 -type 1 ,1,0,type 1 2 ,type 1 2 ,0,1 -type 1,2,1,type 1 2 ,type 2 2 ,0,1 -type 1 ,NA,1,type 1 2 ,type 3 2 ,NA,1 -type 2,4,1,type 2 2 ,type 1 2 ,1,1 -type 2,5,1,type 2 2 ,type 1 2 ,1,1 -type 2,NA,0,type 2 2 ,type 3 2 ,1,1 -type 2,3,0,type 2 2 ,type 2 2 ,NA,1 -type 3,45,0,type 3 2 ,type 1 2 ,0,0 -type 3,5,NA,type 3 2 ,type 2 2 ,0,0 -type 3,6,1,type 3 2 ,type 2 2 ,NA,0 -type 3,NA,1,type 3 2 ,NA,0,0 +type 1,0,0,type 1 2,NA,0,0 +type 1,1,0,type 1 2,type 1 2,0,1 +type 1,2,1,type 1 2,type 2 2,0,1 +type 1,NA,1,type 1 2,type 3 2,NA,1 +type 2,4,1,type 2 2,type 1 2,1,1 +type 2,5,1,type 2 2,type 1 2,1,1 +type 2,NA,0,type 2 2,type 3 2,1,1 +type 2,3,0,type 2 2,type 2 2,NA,1 +type 3,45,0,type 3 2,type 1 2,0,0 +type 3,5,NA,type 3 2,type 2 2,0,0 +type 3,6,1,type 3 2,type 2 2,NA,0 +type 3,NA,1,type 3 2,NA,0,0 diff --git a/examples/airfoil_self_noise/data/airfoil_self_noise.c b/examples/airfoil_self_noise/data/airfoil_self_noise.c index 550956297..7e8eda53b 100644 --- a/examples/airfoil_self_noise/data/airfoil_self_noise.c +++ b/examples/airfoil_self_noise/data/airfoil_self_noise.c @@ -54,108 +54,108 @@ vector calculate_outputs(const vector& inputs) double scaled_free_res__stream_velocity = (free_res__stream_velocity-50.86074448)/15.57278538; double scaled_suction_side_displacement_thickness = (suction_side_displacement_thickness-0.01113987993)/0.01315023471; - double perceptron_layer_1_output_0 = tanh( 0.0581426 + (scaled_frequency*0.0533972) + (scaled_angle_of_attack*0.0530112) + (scaled_chord_lenght*0.132047) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.10355) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.118668) ); - double perceptron_layer_1_output_1 = tanh( 0.0551679 + (scaled_frequency*0.0725646) + (scaled_angle_of_attack*-0.026407) + (scaled_chord_lenght*0.0792294) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0893853) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0410026) ); - double perceptron_layer_1_output_2 = tanh( -0.128566 + (scaled_frequency*0.111093) + (scaled_angle_of_attack*-0.117648) + (scaled_chord_lenght*0.0224293) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0744251) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0288616) ); - double perceptron_layer_1_output_3 = tanh( -0.110146 + (scaled_frequency*0.0824609) + (scaled_angle_of_attack*0.0344866) + (scaled_chord_lenght*-0.0498873) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.00204463) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0579702) ); - double perceptron_layer_1_output_4 = tanh( 0.0719086 + (scaled_frequency*0.0619238) + (scaled_angle_of_attack*-0.104123) + (scaled_chord_lenght*-0.109598) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0887826) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0759988) ); - double perceptron_layer_1_output_5 = tanh( 0.0269654 + (scaled_frequency*0.0967146) + (scaled_angle_of_attack*-0.144197) + (scaled_chord_lenght*0.0309866) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0330541) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0935791) ); - double perceptron_layer_1_output_6 = tanh( -0.0247906 + (scaled_frequency*0.0534032) + (scaled_angle_of_attack*-0.0849166) + (scaled_chord_lenght*0.0845842) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0202357) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0764997) ); - double perceptron_layer_1_output_7 = tanh( 0.0872863 + (scaled_frequency*-0.0295515) + (scaled_angle_of_attack*-0.101032) + (scaled_chord_lenght*0.088661) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0696067) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0108188) ); - double perceptron_layer_1_output_8 = tanh( -0.0751995 + (scaled_frequency*-0.0462659) + (scaled_angle_of_attack*-0.00858151) + (scaled_chord_lenght*0.124136) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0486291) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.127502) ); - double perceptron_layer_1_output_9 = tanh( -0.118257 + (scaled_frequency*0.0660875) + (scaled_angle_of_attack*0.0390527) + (scaled_chord_lenght*-0.0613898) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0921771) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0780167) ); - double perceptron_layer_1_output_10 = tanh( -0.0609405 + (scaled_frequency*-0.00359068) + (scaled_angle_of_attack*0.105046) + (scaled_chord_lenght*-0.168663) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.104011) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.009473) ); - double perceptron_layer_1_output_11 = tanh( -0.106427 + (scaled_frequency*0.0474479) + (scaled_angle_of_attack*0.106427) + (scaled_chord_lenght*0.125783) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.030318) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0750092) ); - double perceptron_layer_1_output_12 = tanh( 0.0958727 + (scaled_frequency*-0.0652598) + (scaled_angle_of_attack*0.0149096) + (scaled_chord_lenght*-0.0834685) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0812834) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.101319) ); - double perceptron_layer_1_output_13 = tanh( 0.121893 + (scaled_frequency*-0.0931519) + (scaled_angle_of_attack*0.04527) + (scaled_chord_lenght*-0.0695546) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0410322) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0639872) ); - double perceptron_layer_1_output_14 = tanh( 0.0589603 + (scaled_frequency*0.123343) + (scaled_angle_of_attack*0.0246062) + (scaled_chord_lenght*0.0417927) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.12795) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.00853406) ); - double perceptron_layer_1_output_15 = tanh( 0.0432151 + (scaled_frequency*-0.084648) + (scaled_angle_of_attack*0.121707) + (scaled_chord_lenght*-0.0988161) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0787827) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.00126925) ); - double perceptron_layer_1_output_16 = tanh( 0.0184079 + (scaled_frequency*0.122238) + (scaled_angle_of_attack*0.0555079) + (scaled_chord_lenght*-0.025473) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0768394) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0847967) ); - double perceptron_layer_1_output_17 = tanh( -0.110335 + (scaled_frequency*0.066933) + (scaled_angle_of_attack*0.0185492) + (scaled_chord_lenght*0.154287) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0174952) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0901958) ); - double perceptron_layer_1_output_18 = tanh( -0.0504929 + (scaled_frequency*-0.0634997) + (scaled_angle_of_attack*0.0330547) + (scaled_chord_lenght*-0.128682) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0291374) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0988648) ); - double perceptron_layer_1_output_19 = tanh( 0.0318443 + (scaled_frequency*-0.00894894) + (scaled_angle_of_attack*0.0657802) + (scaled_chord_lenght*0.0900946) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.049366) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0129364) ); - double perceptron_layer_1_output_20 = tanh( -0.0705791 + (scaled_frequency*-0.127209) + (scaled_angle_of_attack*-0.0491753) + (scaled_chord_lenght*0.0270683) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0386473) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0919311) ); - double perceptron_layer_1_output_21 = tanh( 0.11711 + (scaled_frequency*-0.088647) + (scaled_angle_of_attack*-0.0808502) + (scaled_chord_lenght*0.0029541) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.110338) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0334109) ); - double perceptron_layer_1_output_22 = tanh( 0.00219364 + (scaled_frequency*-0.0138536) + (scaled_angle_of_attack*0.0847813) + (scaled_chord_lenght*-0.0971464) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.128445) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0397957) ); - double perceptron_layer_1_output_23 = tanh( -0.117416 + (scaled_frequency*-0.0969534) + (scaled_angle_of_attack*-0.0800721) + (scaled_chord_lenght*0.101838) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0984409) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0558717) ); - double perceptron_layer_1_output_24 = tanh( -0.0546421 + (scaled_frequency*0.116886) + (scaled_angle_of_attack*0.125312) + (scaled_chord_lenght*0.00265598) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0396312) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0413139) ); - double perceptron_layer_1_output_25 = tanh( -0.028635 + (scaled_frequency*0.130535) + (scaled_angle_of_attack*-0.113783) + (scaled_chord_lenght*0.000590454) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.134909) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.101565) ); - double perceptron_layer_1_output_26 = tanh( 0.123665 + (scaled_frequency*0.0721176) + (scaled_angle_of_attack*0.103075) + (scaled_chord_lenght*-0.0567342) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.127084) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0280223) ); - double perceptron_layer_1_output_27 = tanh( 0.0900386 + (scaled_frequency*-0.116962) + (scaled_angle_of_attack*0.036701) + (scaled_chord_lenght*0.032073) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0377112) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0161882) ); - double perceptron_layer_1_output_28 = tanh( -0.0454836 + (scaled_frequency*-0.0990519) + (scaled_angle_of_attack*-0.0341115) + (scaled_chord_lenght*0.0181862) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.00604114) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.116547) ); - double perceptron_layer_1_output_29 = tanh( 0.0563301 + (scaled_frequency*-0.0906383) + (scaled_angle_of_attack*-0.0644623) + (scaled_chord_lenght*0.0279593) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.107085) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0813224) ); - double perceptron_layer_1_output_30 = tanh( -0.134004 + (scaled_frequency*0.0401372) + (scaled_angle_of_attack*-0.0463364) + (scaled_chord_lenght*0.0522827) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0340408) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0692768) ); - double perceptron_layer_1_output_31 = tanh( -0.0920937 + (scaled_frequency*0.00310392) + (scaled_angle_of_attack*-0.0931082) + (scaled_chord_lenght*-0.061183) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0320807) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0588708) ); - double perceptron_layer_1_output_32 = tanh( -0.0654029 + (scaled_frequency*-0.0614295) + (scaled_angle_of_attack*-0.0578733) + (scaled_chord_lenght*0.0381489) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0563949) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.125701) ); - double perceptron_layer_1_output_33 = tanh( -0.0266646 + (scaled_frequency*0.14118) + (scaled_angle_of_attack*-0.0406761) + (scaled_chord_lenght*-0.0635983) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.00881787) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0766405) ); - double perceptron_layer_1_output_34 = tanh( 0.0706566 + (scaled_frequency*0.0312746) + (scaled_angle_of_attack*-0.0536101) + (scaled_chord_lenght*0.105998) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.139574) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.06376) ); - double perceptron_layer_1_output_35 = tanh( -0.0274471 + (scaled_frequency*-0.0293565) + (scaled_angle_of_attack*-0.138586) + (scaled_chord_lenght*-0.0610592) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0347274) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.080743) ); - double perceptron_layer_1_output_36 = tanh( -0.00461088 + (scaled_frequency*-0.0534124) + (scaled_angle_of_attack*-0.0837289) + (scaled_chord_lenght*-0.0813274) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.00982704) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0689482) ); - double perceptron_layer_1_output_37 = tanh( -0.0714704 + (scaled_frequency*-0.0223219) + (scaled_angle_of_attack*0.0126421) + (scaled_chord_lenght*0.166151) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.100512) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0204431) ); - double perceptron_layer_1_output_38 = tanh( -0.112885 + (scaled_frequency*-0.120866) + (scaled_angle_of_attack*0.107371) + (scaled_chord_lenght*-0.0186577) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.105048) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.00303376) ); - double perceptron_layer_1_output_39 = tanh( 0.0977828 + (scaled_frequency*0.113436) + (scaled_angle_of_attack*-0.0813458) + (scaled_chord_lenght*0.0959442) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0957348) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0037763) ); - double perceptron_layer_1_output_40 = tanh( 0.0372981 + (scaled_frequency*-0.0845791) + (scaled_angle_of_attack*-0.0707715) + (scaled_chord_lenght*-0.140975) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0616966) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.130979) ); - double perceptron_layer_1_output_41 = tanh( 0.0985063 + (scaled_frequency*-0.0669421) + (scaled_angle_of_attack*-0.0911845) + (scaled_chord_lenght*-0.109068) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.047551) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.135931) ); - double perceptron_layer_1_output_42 = tanh( 0.0720539 + (scaled_frequency*-0.0476747) + (scaled_angle_of_attack*0.078578) + (scaled_chord_lenght*0.0531397) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0969795) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0289647) ); - double perceptron_layer_1_output_43 = tanh( 0.00345982 + (scaled_frequency*0.0204922) + (scaled_angle_of_attack*-0.0179387) + (scaled_chord_lenght*0.0925215) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0119202) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0770268) ); - double perceptron_layer_1_output_44 = tanh( -0.0751068 + (scaled_frequency*0.0695404) + (scaled_angle_of_attack*0.098235) + (scaled_chord_lenght*-0.0808393) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.000300232) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.025195) ); - double perceptron_layer_1_output_45 = tanh( -0.0661021 + (scaled_frequency*0.151831) + (scaled_angle_of_attack*0.00992463) + (scaled_chord_lenght*0.0619535) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.123545) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.066803) ); - double perceptron_layer_1_output_46 = tanh( 0.112811 + (scaled_frequency*0.0395383) + (scaled_angle_of_attack*-0.111304) + (scaled_chord_lenght*-0.0653706) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0487734) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0695179) ); - double perceptron_layer_1_output_47 = tanh( 0.0587568 + (scaled_frequency*-0.0562562) + (scaled_angle_of_attack*-0.113846) + (scaled_chord_lenght*-0.0786099) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.040669) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.104245) ); - double perceptron_layer_1_output_48 = tanh( -0.107655 + (scaled_frequency*0.0523518) + (scaled_angle_of_attack*0.107201) + (scaled_chord_lenght*0.0560455) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0348776) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.122398) ); - double perceptron_layer_1_output_49 = tanh( -0.0380147 + (scaled_frequency*-0.129403) + (scaled_angle_of_attack*0.0546375) + (scaled_chord_lenght*0.088408) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0921991) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.00465523) ); - double perceptron_layer_1_output_50 = tanh( -0.112884 + (scaled_frequency*0.121363) + (scaled_angle_of_attack*-0.0206632) + (scaled_chord_lenght*0.146893) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.00594613) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.152906) ); - double perceptron_layer_1_output_51 = tanh( -0.123188 + (scaled_frequency*0.0982331) + (scaled_angle_of_attack*0.0179543) + (scaled_chord_lenght*0.0240328) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0977674) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0535253) ); - double perceptron_layer_1_output_52 = tanh( 0.0445101 + (scaled_frequency*0.123928) + (scaled_angle_of_attack*-0.0935524) + (scaled_chord_lenght*-0.105794) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0684594) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0162033) ); - double perceptron_layer_1_output_53 = tanh( 0.000535579 + (scaled_frequency*0.0886133) + (scaled_angle_of_attack*-0.10262) + (scaled_chord_lenght*-0.0283389) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0796175) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.129546) ); - double perceptron_layer_1_output_54 = tanh( 0.070074 + (scaled_frequency*0.110097) + (scaled_angle_of_attack*0.0462503) + (scaled_chord_lenght*-0.0329062) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0752957) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0334697) ); - double perceptron_layer_1_output_55 = tanh( 0.114383 + (scaled_frequency*0.0199124) + (scaled_angle_of_attack*-0.0534014) + (scaled_chord_lenght*0.0449813) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.112086) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0923808) ); - double perceptron_layer_1_output_56 = tanh( -0.10862 + (scaled_frequency*-0.0761028) + (scaled_angle_of_attack*0.120015) + (scaled_chord_lenght*0.0107956) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.049721) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0549094) ); - double perceptron_layer_1_output_57 = tanh( -0.0176566 + (scaled_frequency*-0.0877722) + (scaled_angle_of_attack*-0.0764352) + (scaled_chord_lenght*-0.0271802) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0473273) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.105174) ); - double perceptron_layer_1_output_58 = tanh( 0.0857674 + (scaled_frequency*0.0674313) + (scaled_angle_of_attack*0.115703) + (scaled_chord_lenght*-0.0247645) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.132002) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0542636) ); - double perceptron_layer_1_output_59 = tanh( 0.0971698 + (scaled_frequency*0.122822) + (scaled_angle_of_attack*-0.0492844) + (scaled_chord_lenght*0.0526231) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0128071) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0914944) ); - double perceptron_layer_1_output_60 = tanh( -0.143479 + (scaled_frequency*-0.0312215) + (scaled_angle_of_attack*-0.0264164) + (scaled_chord_lenght*-0.0540512) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0963891) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.111976) ); - double perceptron_layer_1_output_61 = tanh( -0.072836 + (scaled_frequency*0.0396249) + (scaled_angle_of_attack*0.0065123) + (scaled_chord_lenght*0.0575213) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0655753) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0349177) ); - double perceptron_layer_1_output_62 = tanh( 0.0507907 + (scaled_frequency*-0.0413352) + (scaled_angle_of_attack*0.0356989) + (scaled_chord_lenght*-0.0842469) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.128041) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0884699) ); - double perceptron_layer_1_output_63 = tanh( 0.0175737 + (scaled_frequency*-0.154008) + (scaled_angle_of_attack*0.00877618) + (scaled_chord_lenght*-0.00998815) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0437902) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.142687) ); - double perceptron_layer_1_output_64 = tanh( -0.12469 + (scaled_frequency*0.0627774) + (scaled_angle_of_attack*-0.115842) + (scaled_chord_lenght*0.00181675) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0752705) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0978371) ); - double perceptron_layer_1_output_65 = tanh( 0.0898275 + (scaled_frequency*0.0221311) + (scaled_angle_of_attack*0.0617564) + (scaled_chord_lenght*-0.0168021) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0439183) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.126298) ); - double perceptron_layer_1_output_66 = tanh( -0.0231005 + (scaled_frequency*-0.0636396) + (scaled_angle_of_attack*0.111688) + (scaled_chord_lenght*-0.0167821) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0226996) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.103557) ); - double perceptron_layer_1_output_67 = tanh( -0.0309494 + (scaled_frequency*-0.0399814) + (scaled_angle_of_attack*0.0324285) + (scaled_chord_lenght*-0.0772604) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.103566) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0294345) ); - double perceptron_layer_1_output_68 = tanh( -0.0764993 + (scaled_frequency*0.0639572) + (scaled_angle_of_attack*0.0668878) + (scaled_chord_lenght*-0.00868136) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.141531) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0456831) ); - double perceptron_layer_1_output_69 = tanh( 0.0846789 + (scaled_frequency*0.100196) + (scaled_angle_of_attack*0.105173) + (scaled_chord_lenght*0.087653) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0910024) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.06481) ); - double perceptron_layer_1_output_70 = tanh( -0.0105309 + (scaled_frequency*0.0805287) + (scaled_angle_of_attack*-0.0251379) + (scaled_chord_lenght*-0.0482217) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0792344) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.104536) ); - double perceptron_layer_1_output_71 = tanh( 0.0122112 + (scaled_frequency*0.0844785) + (scaled_angle_of_attack*-0.0259709) + (scaled_chord_lenght*0.0100859) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0464108) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0394237) ); - double perceptron_layer_1_output_72 = tanh( -0.0955341 + (scaled_frequency*0.162409) + (scaled_angle_of_attack*0.032781) + (scaled_chord_lenght*-0.0798832) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0371821) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.111923) ); - double perceptron_layer_1_output_73 = tanh( -0.0303568 + (scaled_frequency*0.146224) + (scaled_angle_of_attack*0.0203964) + (scaled_chord_lenght*-0.0890804) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.119634) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0325778) ); - double perceptron_layer_1_output_74 = tanh( 0.0315803 + (scaled_frequency*0.044838) + (scaled_angle_of_attack*-0.106154) + (scaled_chord_lenght*-0.0329659) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0372314) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.138468) ); - double perceptron_layer_1_output_75 = tanh( -0.0328803 + (scaled_frequency*-0.0178716) + (scaled_angle_of_attack*-0.0435206) + (scaled_chord_lenght*-0.0595412) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0604221) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.110084) ); - double perceptron_layer_1_output_76 = tanh( -0.0365843 + (scaled_frequency*0.116251) + (scaled_angle_of_attack*0.0806087) + (scaled_chord_lenght*0.108806) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.111514) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0192122) ); - double perceptron_layer_1_output_77 = tanh( -0.00679309 + (scaled_frequency*0.00172622) + (scaled_angle_of_attack*-0.0190425) + (scaled_chord_lenght*-0.0763444) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.100656) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.101824) ); - double perceptron_layer_1_output_78 = tanh( 0.0830328 + (scaled_frequency*-0.177536) + (scaled_angle_of_attack*-0.100813) + (scaled_chord_lenght*0.0165027) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0039146) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.123063) ); - double perceptron_layer_1_output_79 = tanh( -0.0120049 + (scaled_frequency*-0.0235597) + (scaled_angle_of_attack*-0.120036) + (scaled_chord_lenght*-0.103836) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.110679) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0680932) ); - double perceptron_layer_1_output_80 = tanh( 0.0526194 + (scaled_frequency*-0.0389749) + (scaled_angle_of_attack*0.0182947) + (scaled_chord_lenght*0.0895276) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.136115) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0932547) ); - double perceptron_layer_1_output_81 = tanh( -0.0706219 + (scaled_frequency*-0.0585385) + (scaled_angle_of_attack*0.0946062) + (scaled_chord_lenght*0.0959387) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0356843) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0481104) ); - double perceptron_layer_1_output_82 = tanh( 0.0801556 + (scaled_frequency*0.104721) + (scaled_angle_of_attack*0.00103433) + (scaled_chord_lenght*-0.0732989) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.118948) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.127439) ); - double perceptron_layer_1_output_83 = tanh( -0.0222097 + (scaled_frequency*0.0148052) + (scaled_angle_of_attack*0.119966) + (scaled_chord_lenght*0.109546) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0232659) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.00562245) ); - double perceptron_layer_1_output_84 = tanh( 0.000408199 + (scaled_frequency*0.17767) + (scaled_angle_of_attack*-0.0128953) + (scaled_chord_lenght*0.0936188) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0837722) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0479215) ); - double perceptron_layer_1_output_85 = tanh( -0.0180922 + (scaled_frequency*0.0283503) + (scaled_angle_of_attack*0.0978914) + (scaled_chord_lenght*0.0950495) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.109424) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.033983) ); - double perceptron_layer_1_output_86 = tanh( -0.0646387 + (scaled_frequency*0.0350954) + (scaled_angle_of_attack*-0.0210307) + (scaled_chord_lenght*-0.12351) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0999085) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0677003) ); - double perceptron_layer_1_output_87 = tanh( 0.0295489 + (scaled_frequency*0.0808064) + (scaled_angle_of_attack*-0.0758908) + (scaled_chord_lenght*0.0197268) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.102053) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.115014) ); - double perceptron_layer_1_output_88 = tanh( -0.015517 + (scaled_frequency*0.150818) + (scaled_angle_of_attack*-0.0518415) + (scaled_chord_lenght*-0.0913201) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0280027) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.00412745) ); - double perceptron_layer_1_output_89 = tanh( -0.0471204 + (scaled_frequency*0.00166146) + (scaled_angle_of_attack*0.0847619) + (scaled_chord_lenght*0.154029) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.1199) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0462148) ); - double perceptron_layer_1_output_90 = tanh( -0.0614267 + (scaled_frequency*0.0957468) + (scaled_angle_of_attack*0.0248489) + (scaled_chord_lenght*0.165277) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.00602362) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0535799) ); - double perceptron_layer_1_output_91 = tanh( -0.037158 + (scaled_frequency*0.0135765) + (scaled_angle_of_attack*0.029822) + (scaled_chord_lenght*0.0595196) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.119176) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.074082) ); - double perceptron_layer_1_output_92 = tanh( -0.0266959 + (scaled_frequency*0.0642074) + (scaled_angle_of_attack*0.0191109) + (scaled_chord_lenght*0.0326548) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.138634) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.00529874) ); - double perceptron_layer_1_output_93 = tanh( -0.129081 + (scaled_frequency*-0.104011) + (scaled_angle_of_attack*-0.00915393) + (scaled_chord_lenght*0.0390531) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0252345) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0980907) ); - double perceptron_layer_1_output_94 = tanh( -0.124824 + (scaled_frequency*-0.105372) + (scaled_angle_of_attack*0.118716) + (scaled_chord_lenght*-0.084554) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0616376) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.106241) ); - double perceptron_layer_1_output_95 = tanh( 0.088007 + (scaled_frequency*0.0551612) + (scaled_angle_of_attack*0.110307) + (scaled_chord_lenght*-0.0779217) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0237148) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0300523) ); - double perceptron_layer_1_output_96 = tanh( 0.0310232 + (scaled_frequency*-0.103354) + (scaled_angle_of_attack*-0.0722028) + (scaled_chord_lenght*-0.0170319) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.11386) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.111294) ); - double perceptron_layer_1_output_97 = tanh( -0.111935 + (scaled_frequency*0.0313903) + (scaled_angle_of_attack*0.0047315) + (scaled_chord_lenght*0.0393849) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0955027) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0779279) ); - double perceptron_layer_1_output_98 = tanh( -0.1212 + (scaled_frequency*0.119484) + (scaled_angle_of_attack*0.0398203) + (scaled_chord_lenght*0.0107637) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0858583) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.110643) ); - double perceptron_layer_1_output_99 = tanh( -0.0330017 + (scaled_frequency*-0.074953) + (scaled_angle_of_attack*-0.0497197) + (scaled_chord_lenght*0.0902219) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.10366) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0220054) ); - - double perceptron_layer_2_output_0 = ( -0.0669833 + (perceptron_layer_1_output_0*-0.177415) + (perceptron_layer_1_output_1*-0.0967244) + (perceptron_layer_1_output_2*-0.00667994) + (perceptron_layer_1_output_3*-0.0587502) + (perceptron_layer_1_output_4*0.123191) + (perceptron_layer_1_output_5*0.0762691) + (perceptron_layer_1_output_6*-0.0983914) + (perceptron_layer_1_output_7*-0.0407303) + (perceptron_layer_1_output_8*0.0214296) + (perceptron_layer_1_output_9*-0.0996766) + (perceptron_layer_1_output_10*0.127096) + (perceptron_layer_1_output_11*-0.129202) + (perceptron_layer_1_output_12*-0.0122903) + (perceptron_layer_1_output_13*0.0619982) + (perceptron_layer_1_output_14*-0.100582) + (perceptron_layer_1_output_15*0.0745469) + (perceptron_layer_1_output_16*-0.103283) + (perceptron_layer_1_output_17*-0.12367) + (perceptron_layer_1_output_18*0.0616818) + (perceptron_layer_1_output_19*-0.119555) + (perceptron_layer_1_output_20*0.111813) + (perceptron_layer_1_output_21*-0.0465798) + (perceptron_layer_1_output_22*-0.0638131) + (perceptron_layer_1_output_23*-0.0371717) + (perceptron_layer_1_output_24*-0.124987) + (perceptron_layer_1_output_25*-0.132737) + (perceptron_layer_1_output_26*-0.0839663) + (perceptron_layer_1_output_27*0.107712) + (perceptron_layer_1_output_28*0.000377047) + (perceptron_layer_1_output_29*0.0236525) + (perceptron_layer_1_output_30*0.0606202) + (perceptron_layer_1_output_31*0.00141359) + (perceptron_layer_1_output_32*-0.0688363) + (perceptron_layer_1_output_33*-0.126595) + (perceptron_layer_1_output_34*0.0668242) + (perceptron_layer_1_output_35*0.116544) + (perceptron_layer_1_output_36*0.11997) + (perceptron_layer_1_output_37*-0.11148) + (perceptron_layer_1_output_38*0.00604416) + (perceptron_layer_1_output_39*-0.0148926) + (perceptron_layer_1_output_40*0.148982) + (perceptron_layer_1_output_41*0.158511) + (perceptron_layer_1_output_42*-0.030402) + (perceptron_layer_1_output_43*-0.142264) + (perceptron_layer_1_output_44*0.0799467) + (perceptron_layer_1_output_45*-0.125832) + (perceptron_layer_1_output_46*-0.0623396) + (perceptron_layer_1_output_47*0.122067) + (perceptron_layer_1_output_48*-0.0477831) + (perceptron_layer_1_output_49*0.051529) + (perceptron_layer_1_output_50*-0.186334) + (perceptron_layer_1_output_51*-0.0679602) + (perceptron_layer_1_output_52*0.0111681) + (perceptron_layer_1_output_53*0.00992664) + (perceptron_layer_1_output_54*-0.00222778) + (perceptron_layer_1_output_55*-0.0630092) + (perceptron_layer_1_output_56*0.0512482) + (perceptron_layer_1_output_57*-0.00995993) + (perceptron_layer_1_output_58*-0.130293) + (perceptron_layer_1_output_59*-0.0658029) + (perceptron_layer_1_output_60*0.140125) + (perceptron_layer_1_output_61*-0.0963461) + (perceptron_layer_1_output_62*0.028583) + (perceptron_layer_1_output_63*0.167178) + (perceptron_layer_1_output_64*-0.011842) + (perceptron_layer_1_output_65*0.0616728) + (perceptron_layer_1_output_66*0.0882013) + (perceptron_layer_1_output_67*0.116477) + (perceptron_layer_1_output_68*-0.111743) + (perceptron_layer_1_output_69*-0.010728) + (perceptron_layer_1_output_70*-0.0999489) + (perceptron_layer_1_output_71*-0.016957) + (perceptron_layer_1_output_72*-0.14135) + (perceptron_layer_1_output_73*-0.0659211) + (perceptron_layer_1_output_74*0.127221) + (perceptron_layer_1_output_75*0.00390438) + (perceptron_layer_1_output_76*-0.182615) + (perceptron_layer_1_output_77*-0.00119895) + (perceptron_layer_1_output_78*0.171147) + (perceptron_layer_1_output_79*0.075672) + (perceptron_layer_1_output_80*-0.0569168) + (perceptron_layer_1_output_81*0.0412569) + (perceptron_layer_1_output_82*-0.0831998) + (perceptron_layer_1_output_83*-0.141378) + (perceptron_layer_1_output_84*-0.176842) + (perceptron_layer_1_output_85*-0.0729887) + (perceptron_layer_1_output_86*0.110265) + (perceptron_layer_1_output_87*0.00893191) + (perceptron_layer_1_output_88*-0.0631658) + (perceptron_layer_1_output_89*-0.137337) + (perceptron_layer_1_output_90*-0.139307) + (perceptron_layer_1_output_91*-0.0705433) + (perceptron_layer_1_output_92*-0.0798256) + (perceptron_layer_1_output_93*0.12111) + (perceptron_layer_1_output_94*0.0506196) + (perceptron_layer_1_output_95*-0.0742325) + (perceptron_layer_1_output_96*0.0555989) + (perceptron_layer_1_output_97*-0.10362) + (perceptron_layer_1_output_98*-0.124158) + (perceptron_layer_1_output_99*-0.0677084) ); + double perceptron_layer_1_output_0 = tanh( -0.108772 + (scaled_frequency*-0.822778) + (scaled_angle_of_attack*-0.0342082) + (scaled_chord_lenght*-0.536083) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.203159) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.401746) ); + double perceptron_layer_1_output_1 = tanh( -0.282602 + (scaled_frequency*-0.271566) + (scaled_angle_of_attack*0.184933) + (scaled_chord_lenght*0.264628) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0297797) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0180576) ); + double perceptron_layer_1_output_2 = tanh( 0.117133 + (scaled_frequency*-0.148523) + (scaled_angle_of_attack*0.0545441) + (scaled_chord_lenght*0.227875) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.182429) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0363498) ); + double perceptron_layer_1_output_3 = tanh( 0.00879293 + (scaled_frequency*0.111951) + (scaled_angle_of_attack*0.108756) + (scaled_chord_lenght*-0.133781) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0167702) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.21269) ); + double perceptron_layer_1_output_4 = tanh( 0.0647118 + (scaled_frequency*0.1176) + (scaled_angle_of_attack*0.138485) + (scaled_chord_lenght*0.00617065) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.144209) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0263794) ); + double perceptron_layer_1_output_5 = tanh( 1.34097 + (scaled_frequency*1.20477) + (scaled_angle_of_attack*-0.932095) + (scaled_chord_lenght*-0.0242305) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0184953) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.897085) ); + double perceptron_layer_1_output_6 = tanh( -0.156899 + (scaled_frequency*-0.0328856) + (scaled_angle_of_attack*0.830346) + (scaled_chord_lenght*0.359399) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.483714) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.338764) ); + double perceptron_layer_1_output_7 = tanh( -0.223748 + (scaled_frequency*-0.192506) + (scaled_angle_of_attack*0.450773) + (scaled_chord_lenght*0.0386252) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.352974) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.247088) ); + double perceptron_layer_1_output_8 = tanh( 0.235322 + (scaled_frequency*0.0472326) + (scaled_angle_of_attack*-0.222592) + (scaled_chord_lenght*0.0270406) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0548989) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0575989) ); + double perceptron_layer_1_output_9 = tanh( -0.436781 + (scaled_frequency*-0.0483961) + (scaled_angle_of_attack*-0.280166) + (scaled_chord_lenght*0.245498) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.172182) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.111325) ); + double perceptron_layer_1_output_10 = tanh( 0.316818 + (scaled_frequency*-0.146738) + (scaled_angle_of_attack*0.135967) + (scaled_chord_lenght*0.259964) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.149921) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.053858) ); + double perceptron_layer_1_output_11 = tanh( -0.395874 + (scaled_frequency*-0.69323) + (scaled_angle_of_attack*-0.605224) + (scaled_chord_lenght*-1.29743) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.609498) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0439384) ); + double perceptron_layer_1_output_12 = tanh( -0.591594 + (scaled_frequency*0.268556) + (scaled_angle_of_attack*0.00968784) + (scaled_chord_lenght*0.364712) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.1912) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.29259) ); + double perceptron_layer_1_output_13 = tanh( 2.00671 + (scaled_frequency*2.20708) + (scaled_angle_of_attack*-0.175433) + (scaled_chord_lenght*-0.131762) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0105271) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.226899) ); + double perceptron_layer_1_output_14 = tanh( -1.17796 + (scaled_frequency*-2.63942) + (scaled_angle_of_attack*-1.25855) + (scaled_chord_lenght*-0.953693) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.453881) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-1.10844) ); + double perceptron_layer_1_output_15 = tanh( -0.378298 + (scaled_frequency*0.24234) + (scaled_angle_of_attack*0.290745) + (scaled_chord_lenght*-0.108149) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0321275) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.430198) ); + double perceptron_layer_1_output_16 = tanh( 0.0587879 + (scaled_frequency*-0.060184) + (scaled_angle_of_attack*0.0438497) + (scaled_chord_lenght*0.205359) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0261677) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0517619) ); + double perceptron_layer_1_output_17 = tanh( 0.0267782 + (scaled_frequency*0.102294) + (scaled_angle_of_attack*0.0285733) + (scaled_chord_lenght*-0.0448557) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0846667) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0564547) ); + double perceptron_layer_1_output_18 = tanh( -0.0991707 + (scaled_frequency*-0.647122) + (scaled_angle_of_attack*-0.214824) + (scaled_chord_lenght*0.25472) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.174161) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0934703) ); + double perceptron_layer_1_output_19 = tanh( 0.297482 + (scaled_frequency*0.30985) + (scaled_angle_of_attack*0.0507664) + (scaled_chord_lenght*-0.76919) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.138474) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0164342) ); + double perceptron_layer_1_output_20 = tanh( -0.0597964 + (scaled_frequency*-0.103335) + (scaled_angle_of_attack*0.0200781) + (scaled_chord_lenght*-0.047772) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0357378) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0727065) ); + double perceptron_layer_1_output_21 = tanh( -2.02418 + (scaled_frequency*0.0482028) + (scaled_angle_of_attack*-0.537896) + (scaled_chord_lenght*0.218723) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.197463) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*1.20684) ); + double perceptron_layer_1_output_22 = tanh( -0.0555094 + (scaled_frequency*0.127148) + (scaled_angle_of_attack*0.106781) + (scaled_chord_lenght*-0.137736) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.232485) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.288765) ); + double perceptron_layer_1_output_23 = tanh( -1.03504 + (scaled_frequency*0.342214) + (scaled_angle_of_attack*1.10877) + (scaled_chord_lenght*0.154571) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.563288) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.844854) ); + double perceptron_layer_1_output_24 = tanh( 0.360769 + (scaled_frequency*0.132421) + (scaled_angle_of_attack*0.253538) + (scaled_chord_lenght*0.342833) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.119897) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.116425) ); + double perceptron_layer_1_output_25 = tanh( 0.240677 + (scaled_frequency*0.562757) + (scaled_angle_of_attack*-0.210239) + (scaled_chord_lenght*-0.221423) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0798368) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.203986) ); + double perceptron_layer_1_output_26 = tanh( 0.387623 + (scaled_frequency*0.964749) + (scaled_angle_of_attack*0.512878) + (scaled_chord_lenght*0.474222) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0447422) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.136833) ); + double perceptron_layer_1_output_27 = tanh( -0.0473973 + (scaled_frequency*0.355457) + (scaled_angle_of_attack*0.603166) + (scaled_chord_lenght*0.516417) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.145432) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.248246) ); + double perceptron_layer_1_output_28 = tanh( -0.35146 + (scaled_frequency*-0.841176) + (scaled_angle_of_attack*-0.474518) + (scaled_chord_lenght*-0.390698) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0798696) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.104136) ); + double perceptron_layer_1_output_29 = tanh( -0.00202072 + (scaled_frequency*-0.184196) + (scaled_angle_of_attack*-0.0997546) + (scaled_chord_lenght*-0.0126696) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.141039) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0589357) ); + double perceptron_layer_1_output_30 = tanh( -0.311452 + (scaled_frequency*0.237382) + (scaled_angle_of_attack*0.0833069) + (scaled_chord_lenght*0.330918) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0777295) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.12972) ); + double perceptron_layer_1_output_31 = tanh( -1.10226 + (scaled_frequency*-0.0662032) + (scaled_angle_of_attack*0.556514) + (scaled_chord_lenght*0.193538) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.078465) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.283297) ); + double perceptron_layer_1_output_32 = tanh( 0.402597 + (scaled_frequency*1.6593) + (scaled_angle_of_attack*0.61175) + (scaled_chord_lenght*1.27947) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.00426785) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0400469) ); + double perceptron_layer_1_output_33 = tanh( -1.00214 + (scaled_frequency*-0.800772) + (scaled_angle_of_attack*1.26597) + (scaled_chord_lenght*-1.67943) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.333359) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.600901) ); + double perceptron_layer_1_output_34 = tanh( 0.150987 + (scaled_frequency*-0.0148976) + (scaled_angle_of_attack*0.0446946) + (scaled_chord_lenght*-0.0205196) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.00856836) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0153098) ); + double perceptron_layer_1_output_35 = tanh( -0.562105 + (scaled_frequency*0.285454) + (scaled_angle_of_attack*0.408653) + (scaled_chord_lenght*-0.0687724) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.110904) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.461117) ); + double perceptron_layer_1_output_36 = tanh( -1.10705 + (scaled_frequency*1.052) + (scaled_angle_of_attack*-0.116523) + (scaled_chord_lenght*0.623001) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.285593) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.123149) ); + double perceptron_layer_1_output_37 = tanh( -0.20143 + (scaled_frequency*0.148398) + (scaled_angle_of_attack*0.0564329) + (scaled_chord_lenght*-0.21991) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0643118) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.176699) ); + double perceptron_layer_1_output_38 = tanh( -0.0098203 + (scaled_frequency*-0.0677982) + (scaled_angle_of_attack*0.00639374) + (scaled_chord_lenght*0.0910272) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0564417) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0950478) ); + double perceptron_layer_1_output_39 = tanh( -2.77956 + (scaled_frequency*-4.55481) + (scaled_angle_of_attack*0.204687) + (scaled_chord_lenght*-0.161399) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.048356) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.591488) ); + double perceptron_layer_1_output_40 = tanh( 0.1633 + (scaled_frequency*-0.049521) + (scaled_angle_of_attack*-0.0708652) + (scaled_chord_lenght*0.246918) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.112946) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.145935) ); + double perceptron_layer_1_output_41 = tanh( -0.609034 + (scaled_frequency*-0.0856183) + (scaled_angle_of_attack*-0.481705) + (scaled_chord_lenght*0.805992) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.105976) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.183001) ); + double perceptron_layer_1_output_42 = tanh( 0.168581 + (scaled_frequency*-0.781595) + (scaled_angle_of_attack*-0.212565) + (scaled_chord_lenght*-1.12662) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.479802) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.23057) ); + double perceptron_layer_1_output_43 = tanh( -0.0289578 + (scaled_frequency*0.123435) + (scaled_angle_of_attack*-0.101915) + (scaled_chord_lenght*-0.212316) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.20995) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.00355514) ); + double perceptron_layer_1_output_44 = tanh( -0.389387 + (scaled_frequency*-0.0410919) + (scaled_angle_of_attack*-0.00777579) + (scaled_chord_lenght*-0.264857) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0772722) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.103332) ); + double perceptron_layer_1_output_45 = tanh( 0.055035 + (scaled_frequency*0.207257) + (scaled_angle_of_attack*-0.071513) + (scaled_chord_lenght*-0.0392079) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.298868) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0543697) ); + double perceptron_layer_1_output_46 = tanh( -0.194367 + (scaled_frequency*-0.561548) + (scaled_angle_of_attack*0.0538431) + (scaled_chord_lenght*-0.198053) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.158253) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0798506) ); + double perceptron_layer_1_output_47 = tanh( 0.257503 + (scaled_frequency*-0.0708679) + (scaled_angle_of_attack*0.0716484) + (scaled_chord_lenght*0.218253) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.00294924) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.059767) ); + double perceptron_layer_1_output_48 = tanh( -0.218539 + (scaled_frequency*-0.245321) + (scaled_angle_of_attack*0.283993) + (scaled_chord_lenght*-0.133209) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.214869) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.11495) ); + double perceptron_layer_1_output_49 = tanh( 0.0823506 + (scaled_frequency*-0.000510856) + (scaled_angle_of_attack*0.0520757) + (scaled_chord_lenght*0.136743) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.100433) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0935511) ); + double perceptron_layer_1_output_50 = tanh( -0.0385173 + (scaled_frequency*-0.0608569) + (scaled_angle_of_attack*0.0069527) + (scaled_chord_lenght*0.230969) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.104355) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.114998) ); + double perceptron_layer_1_output_51 = tanh( 0.0333773 + (scaled_frequency*0.591091) + (scaled_angle_of_attack*-0.0839183) + (scaled_chord_lenght*-0.0953389) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0594778) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.210138) ); + double perceptron_layer_1_output_52 = tanh( -0.294497 + (scaled_frequency*-0.296189) + (scaled_angle_of_attack*0.0950457) + (scaled_chord_lenght*0.893583) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.198917) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0382229) ); + double perceptron_layer_1_output_53 = tanh( 0.0334455 + (scaled_frequency*-0.0359849) + (scaled_angle_of_attack*0.0169095) + (scaled_chord_lenght*-0.224146) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0152111) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0166938) ); + double perceptron_layer_1_output_54 = tanh( -0.26875 + (scaled_frequency*0.262928) + (scaled_angle_of_attack*0.0913809) + (scaled_chord_lenght*0.114645) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0887331) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.251381) ); + double perceptron_layer_1_output_55 = tanh( -0.363309 + (scaled_frequency*-0.837275) + (scaled_angle_of_attack*1.68834) + (scaled_chord_lenght*-0.15349) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.283479) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.901851) ); + double perceptron_layer_1_output_56 = tanh( -0.0105731 + (scaled_frequency*0.0406351) + (scaled_angle_of_attack*-0.0661694) + (scaled_chord_lenght*0.060802) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0551411) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-6.41738e-05) ); + double perceptron_layer_1_output_57 = tanh( 0.141962 + (scaled_frequency*-0.00992439) + (scaled_angle_of_attack*0.149016) + (scaled_chord_lenght*-0.124535) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0329353) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0618866) ); + double perceptron_layer_1_output_58 = tanh( 0.0434411 + (scaled_frequency*-0.0750332) + (scaled_angle_of_attack*-0.0549483) + (scaled_chord_lenght*-0.242587) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0112152) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0980702) ); + double perceptron_layer_1_output_59 = tanh( 0.152452 + (scaled_frequency*0.470726) + (scaled_angle_of_attack*0.0601312) + (scaled_chord_lenght*0.22655) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0736075) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0294103) ); + double perceptron_layer_1_output_60 = tanh( -0.43653 + (scaled_frequency*1.24497) + (scaled_angle_of_attack*0.24342) + (scaled_chord_lenght*0.662718) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0448683) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.729295) ); + double perceptron_layer_1_output_61 = tanh( -0.347679 + (scaled_frequency*-0.746806) + (scaled_angle_of_attack*0.134313) + (scaled_chord_lenght*-0.143117) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.268461) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.399243) ); + double perceptron_layer_1_output_62 = tanh( -0.660335 + (scaled_frequency*0.459287) + (scaled_angle_of_attack*0.216843) + (scaled_chord_lenght*0.052976) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.673182) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.663951) ); + double perceptron_layer_1_output_63 = tanh( -0.0590572 + (scaled_frequency*-0.211852) + (scaled_angle_of_attack*0.259615) + (scaled_chord_lenght*0.0448309) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0846795) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.263276) ); + double perceptron_layer_1_output_64 = tanh( -0.564339 + (scaled_frequency*-0.946591) + (scaled_angle_of_attack*-0.576808) + (scaled_chord_lenght*-0.0222181) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.636572) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.452414) ); + double perceptron_layer_1_output_65 = tanh( -0.882963 + (scaled_frequency*-0.0496901) + (scaled_angle_of_attack*0.124155) + (scaled_chord_lenght*0.534224) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.63019) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.517674) ); + double perceptron_layer_1_output_66 = tanh( 2.08237 + (scaled_frequency*-0.0755422) + (scaled_angle_of_attack*-1.80186) + (scaled_chord_lenght*0.0837535) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.239037) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.376337) ); + double perceptron_layer_1_output_67 = tanh( -0.028556 + (scaled_frequency*0.0545799) + (scaled_angle_of_attack*-0.90532) + (scaled_chord_lenght*0.0165755) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.60151) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.312992) ); + double perceptron_layer_1_output_68 = tanh( 0.154744 + (scaled_frequency*0.548668) + (scaled_angle_of_attack*0.0578522) + (scaled_chord_lenght*-0.0251007) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.00746654) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.46534) ); + double perceptron_layer_1_output_69 = tanh( 0.223712 + (scaled_frequency*0.450009) + (scaled_angle_of_attack*-0.263777) + (scaled_chord_lenght*0.132907) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.376462) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.250422) ); + double perceptron_layer_1_output_70 = tanh( -0.016583 + (scaled_frequency*0.11724) + (scaled_angle_of_attack*-0.406262) + (scaled_chord_lenght*-0.195537) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.10169) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.454062) ); + double perceptron_layer_1_output_71 = tanh( 0.684511 + (scaled_frequency*0.0368781) + (scaled_angle_of_attack*-0.358847) + (scaled_chord_lenght*-0.233262) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.101551) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0647162) ); + double perceptron_layer_1_output_72 = tanh( -0.196919 + (scaled_frequency*0.241755) + (scaled_angle_of_attack*0.139208) + (scaled_chord_lenght*0.371913) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0170902) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.047942) ); + double perceptron_layer_1_output_73 = tanh( -0.177591 + (scaled_frequency*-0.31024) + (scaled_angle_of_attack*0.0246392) + (scaled_chord_lenght*0.184588) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0197341) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0710399) ); + double perceptron_layer_1_output_74 = tanh( 0.0887988 + (scaled_frequency*0.550548) + (scaled_angle_of_attack*-0.0207454) + (scaled_chord_lenght*0.119081) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0885068) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.292853) ); + double perceptron_layer_1_output_75 = tanh( 0.749118 + (scaled_frequency*-0.598181) + (scaled_angle_of_attack*-0.695072) + (scaled_chord_lenght*1.89349) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.17172) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.301191) ); + double perceptron_layer_1_output_76 = tanh( -0.0285802 + (scaled_frequency*6.17835e-05) + (scaled_angle_of_attack*-0.0194886) + (scaled_chord_lenght*-0.204387) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.039104) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0649409) ); + double perceptron_layer_1_output_77 = tanh( -1.42357 + (scaled_frequency*-1.97392) + (scaled_angle_of_attack*-0.37113) + (scaled_chord_lenght*0.206557) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0748161) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.802463) ); + double perceptron_layer_1_output_78 = tanh( -2.91023 + (scaled_frequency*-3.60513) + (scaled_angle_of_attack*-0.135537) + (scaled_chord_lenght*-0.535309) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0818079) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.560801) ); + double perceptron_layer_1_output_79 = tanh( 0.137745 + (scaled_frequency*0.692542) + (scaled_angle_of_attack*0.400574) + (scaled_chord_lenght*0.261542) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.204707) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.52348) ); + double perceptron_layer_1_output_80 = tanh( -0.279128 + (scaled_frequency*-1.18132) + (scaled_angle_of_attack*-1.05839) + (scaled_chord_lenght*-0.381787) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0557709) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.702687) ); + double perceptron_layer_1_output_81 = tanh( 0.0278725 + (scaled_frequency*0.169133) + (scaled_angle_of_attack*0.138722) + (scaled_chord_lenght*-0.0623697) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.176174) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.240369) ); + double perceptron_layer_1_output_82 = tanh( 0.339689 + (scaled_frequency*0.645242) + (scaled_angle_of_attack*0.420421) + (scaled_chord_lenght*-0.465699) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.143304) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.420847) ); + double perceptron_layer_1_output_83 = tanh( -0.219684 + (scaled_frequency*-0.0914689) + (scaled_angle_of_attack*0.497582) + (scaled_chord_lenght*0.178658) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.121184) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.346788) ); + double perceptron_layer_1_output_84 = tanh( -0.144488 + (scaled_frequency*-0.133668) + (scaled_angle_of_attack*0.324437) + (scaled_chord_lenght*0.0604022) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.274211) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.104636) ); + double perceptron_layer_1_output_85 = tanh( -0.0643686 + (scaled_frequency*0.00680344) + (scaled_angle_of_attack*0.105691) + (scaled_chord_lenght*-0.136657) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.0340154) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.133823) ); + double perceptron_layer_1_output_86 = tanh( -1.32732 + (scaled_frequency*-1.23191) + (scaled_angle_of_attack*0.110397) + (scaled_chord_lenght*-1.86292) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.00360114) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.120912) ); + double perceptron_layer_1_output_87 = tanh( 0.868459 + (scaled_frequency*1.27644) + (scaled_angle_of_attack*0.375177) + (scaled_chord_lenght*0.387655) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.347368) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.129844) ); + double perceptron_layer_1_output_88 = tanh( -0.0347282 + (scaled_frequency*0.141928) + (scaled_angle_of_attack*0.00221115) + (scaled_chord_lenght*-0.123071) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.173766) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.0117281) ); + double perceptron_layer_1_output_89 = tanh( -0.467659 + (scaled_frequency*-0.141174) + (scaled_angle_of_attack*0.204305) + (scaled_chord_lenght*-0.344618) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.68398) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.633228) ); + double perceptron_layer_1_output_90 = tanh( 0.0188997 + (scaled_frequency*0.116959) + (scaled_angle_of_attack*-0.288609) + (scaled_chord_lenght*-0.164829) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.264228) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*0.110442) ); + double perceptron_layer_1_output_91 = tanh( -0.0743774 + (scaled_frequency*-0.592739) + (scaled_angle_of_attack*-0.335009) + (scaled_chord_lenght*0.391341) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.0570525) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.160958) ); + double perceptron_layer_1_output_92 = tanh( 0.246822 + (scaled_frequency*0.845123) + (scaled_angle_of_attack*0.641985) + (scaled_chord_lenght*0.320619) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.184016) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.184469) ); + double perceptron_layer_1_output_93 = tanh( 0.152481 + (scaled_frequency*-0.761339) + (scaled_angle_of_attack*-0.869285) + (scaled_chord_lenght*-0.262123) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.101526) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.257758) ); + 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(scaled_free_res__stream_velocity*-0.0349159) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0779597) ); + double perceptron_layer_1_output_98 = tanh( -0.0442395 + (scaled_frequency*0.151098) + (scaled_angle_of_attack*-0.0442536) + (scaled_chord_lenght*-0.120739) + (scaled_free_res__stream_velocity*0.19357) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.0335633) ); + double perceptron_layer_1_output_99 = tanh( -0.340413 + (scaled_frequency*-0.535146) + (scaled_angle_of_attack*0.11274) + (scaled_chord_lenght*-0.268284) + (scaled_free_res__stream_velocity*-0.387009) + (scaled_suction_side_displacement_thickness*-0.396058) ); + + double perceptron_layer_2_output_0 = ( -0.520761 + (perceptron_layer_1_output_0*-0.312049) + (perceptron_layer_1_output_1*0.118254) + (perceptron_layer_1_output_2*-0.395956) + (perceptron_layer_1_output_3*0.270397) + (perceptron_layer_1_output_4*0.0514557) + (perceptron_layer_1_output_5*-1.08646) + (perceptron_layer_1_output_6*-0.382812) + 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training_strategy.set_optimization_method(TrainingStrategy::OptimizationMethod::QUASI_NEWTON_METHOD); - training_strategy.set_maximum_epochs_number(1000); - training_strategy.set_display_period(100); - training_strategy.perform_training(); // Testing analysis diff --git a/examples/breast_cancer/data/MSEH.csv b/examples/breast_cancer/data/MSEH.csv deleted file mode 100644 index eec0d8736..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/MSEH.csv +++ /dev/null @@ -1 +0,0 @@ -;0.59536;0.325204;0.379679;0.236538 \ No newline at end of file diff --git a/examples/breast_cancer/data/MTEH.csv b/examples/breast_cancer/data/MTEH.csv deleted file mode 100644 index 4d4da2177..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/MTEH.csv +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ -1;0.566066 -2;0.297062 -3;0.333636 -4;0.172793 diff --git a/examples/breast_cancer/data/MeanSEH.csv b/examples/breast_cancer/data/MeanSEH.csv deleted file mode 100644 index 057b58bc6..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/MeanSEH.csv +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -1;0.513925 -2;0.470169 -3;0.458414 -4;0.449215 -5;0.420672 -6;0.416369 -7;0.397119 -8;0.366913 -9;0.340711 -10;0.346614 -11;0.362562 -12;0.318169 -13;0.288938 -14;0.277164 -15;0.267724 diff --git a/examples/breast_cancer/data/MeanSEH1.csv b/examples/breast_cancer/data/MeanSEH1.csv deleted file mode 100644 index 91960503b..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/MeanSEH1.csv +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ -1;0,49024;0,496609 -2;0,462;0,441807 -3;0,445328;0,373896 -4;0,442665;0,363324 -5;0,44471;0,356893 -6;0,424474;0,407136 -7;0,407448;0,338128 -8;0,38608;0,321107 -9;0,361611;0,307538 -10;0,338613;0,304719 -11;0,312198;0,309156 -12;0,313228;0,285878 -13;0,337957;0,2939 -14;0,354604;0,303113 -15;0,311769;0,281677 -16;0,30047;0,274813 -17;0,292007;0,267919 -18;0,297496;0,283016 -19;0,278542;0,267934 -20;0,290823;0,26274 -21;0,268617;0,251502 -22;0,262419;0,247532 -23;0,266492;0,247783 -24;0,25675;0,263732 -25;0,2677;0,228562 -26;0,252367;0,234095 -27;0,279226;0,235712 -28;0,276444;0,232195 -29;0,284437;0,213169 -30;0,294647;0,194909 -31;0,293213;0,182494 -32;0,290796;0,273218 -33;0,288506;0,196181 -34;0,283466;0,188581 -35;0,276106;0,182834 -36;0,255395;0,175323 -37;0,255019;0,186346 -38;0,255388;0,273458 -39;0,238111;0,196928 -40;0,238837;0,171886 -41;0,252108;0,162064 -42;0,233798;0,169697 -43;0,219635;0,163105 -44;0,221033;0,161825 -45;0,20764;0,164564 -46;0,197107;0,153002 -47;0,206636;0,163835 -48;0,307695;0,1631 -49;0,214613;0,171506 -50;0,215999;0,145072 diff --git a/examples/breast_cancer/data/MeanTEH.csv b/examples/breast_cancer/data/MeanTEH.csv deleted file mode 100644 index 46cbcbce9..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/MeanTEH.csv +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -1;0.456523 -2;0.413381 -3;0.398929 -4;0.396653 -5;0.393446 -6;0.370916 -7;0.387071 -8;0.377068 -9;0.359387 -10;0.356685 -11;0.36835 -12;0.337561 -13;0.31378 -14;0.29945 -15;0.287886 diff --git a/examples/breast_cancer/data/MeanTEH1.csv b/examples/breast_cancer/data/MeanTEH1.csv deleted file mode 100644 index 66ea16cfb..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/MeanTEH1.csv +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ -1;0,429299;0 -2;0,46125;0,430308 -3;0,429078;0,408952 -4;0,437372;0,405766 -5;0,442954;0,405167 -6;0,423293;0,445737 -7;0,390364;0,403275 -8;0,37589;0,355866 -9;0,354038;0,3497 -10;0,333776;0,347255 -11;0,325884;0,346255 -12;0,338886;0,321505 -13;0,353565;0,327516 -14;0,36395;0,336885 -15;0,337886;0,307081 -16;0,328574;0,296977 -17;0,32595;0,299505 -18;0,333672;0,313515 -19;0,308117;0,278206 -20;0,306581;0,256506 -21;0,285737;0,238271 -22;0,281328;0,240943 -23;0,281237;0,23488 -24;0,271486;0,24862 -25;0,28067;0,221571 -26;0,266457;0,225097 -27;0,284131;0,230732 -28;0,293616;0,240212 -29;0,305212;0,219799 -30;0,315759;0,199804 -31;0,307062;0,188636 -32;0,306301;0,294624 -33;0,306666;0,201702 -34;0,300016;0,195464 -35;0,289418;0,193693 -36;0,278104;0,18518 -37;0,275627;0,198102 -38;0,27867;0,281162 -39;0,264777;0,202432 -40;0,258535;0,179967 -41;0,265999;0,161957 -42;0,241695;0,171833 -43;0,220537;0,16547 -44;0,203097;0,166159 -45;0,182414;0,167188 -46;0,165075;0,162411 -47;0,170257;0,167559 -48;0,306062;0,164038 -49;0,19089;0,164502 -50;0,200501;0,158667 diff --git a/examples/breast_cancer/data/MinSEH.csv b/examples/breast_cancer/data/MinSEH.csv deleted file mode 100644 index 7bf090603..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/MinSEH.csv +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ -1;0.194633 -2;0.205506 -3;0.206273 -4;0.205781 diff --git a/examples/breast_cancer/data/MinTEH.csv b/examples/breast_cancer/data/MinTEH.csv deleted file mode 100644 index 404f5da7a..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/MinTEH.csv +++ /dev/null @@ -1,4 +0,0 @@ -1;0.198766 -2;0.170997 -3;0.161476 -4;0.166528 diff --git a/examples/breast_cancer/data/breast_cancer.py b/examples/breast_cancer/data/breast_cancer.py index 70f11fbbe..d1f5d42f4 100644 --- a/examples/breast_cancer/data/breast_cancer.py +++ b/examples/breast_cancer/data/breast_cancer.py @@ -69,14 +69,14 @@ def calculate_outputs(self, inputs): scaled_normal_nucleoli = (normal_nucleoli-2.869692564)/3.052666426; scaled_mitoses = (mitoses-1.603221059)/1.732674122; - perceptron_layer_1_output_0 = np.tanh( 0.0147955 + (scaled_clump_thickness*0.26617) + (scaled_cell_size_uniformity*0.135634) + (scaled_cell_shape_uniformity*0.222419) + (scaled_marginal_adhesion*0.172639) + (scaled_single_epithelial_cell_size*0.0469342) + (scaled_bare_nuclei*0.339303) + (scaled_bland_chromatin*0.120335) + (scaled_normal_nucleoli*0.141699) + (scaled_mitoses*0.141347) ); - perceptron_layer_1_output_1 = np.tanh( 0.0148525 + (scaled_clump_thickness*0.266067) + (scaled_cell_size_uniformity*0.13582) + (scaled_cell_shape_uniformity*0.222528) + (scaled_marginal_adhesion*0.172471) + (scaled_single_epithelial_cell_size*0.0469612) + (scaled_bare_nuclei*0.339233) + (scaled_bland_chromatin*0.120212) + (scaled_normal_nucleoli*0.141747) + (scaled_mitoses*0.141263) ); - perceptron_layer_1_output_2 = np.tanh( -0.0140474 + (scaled_clump_thickness*-0.264731) + (scaled_cell_size_uniformity*-0.135154) + (scaled_cell_shape_uniformity*-0.221267) + (scaled_marginal_adhesion*-0.171894) + (scaled_single_epithelial_cell_size*-0.0472985) + (scaled_bare_nuclei*-0.337457) + (scaled_bland_chromatin*-0.120071) + (scaled_normal_nucleoli*-0.140983) + (scaled_mitoses*-0.140526) ); - perceptron_layer_1_output_3 = np.tanh( -0.0147783 + (scaled_clump_thickness*-0.266155) + (scaled_cell_size_uniformity*-0.135612) + (scaled_cell_shape_uniformity*-0.222387) + (scaled_marginal_adhesion*-0.172642) + (scaled_single_epithelial_cell_size*-0.0469375) + (scaled_bare_nuclei*-0.339278) + (scaled_bland_chromatin*-0.120342) + (scaled_normal_nucleoli*-0.141683) + (scaled_mitoses*-0.141341) ); - perceptron_layer_1_output_4 = np.tanh( 0.0142962 + (scaled_clump_thickness*0.265007) + (scaled_cell_size_uniformity*0.135456) + (scaled_cell_shape_uniformity*0.221674) + (scaled_marginal_adhesion*0.171925) + (scaled_single_epithelial_cell_size*0.0472328) + (scaled_bare_nuclei*0.33787) + (scaled_bland_chromatin*0.12002) + (scaled_normal_nucleoli*0.141215) + (scaled_mitoses*0.140658) ); - perceptron_layer_1_output_5 = np.tanh( -0.0144978 + (scaled_clump_thickness*-0.265329) + (scaled_cell_size_uniformity*-0.135632) + (scaled_cell_shape_uniformity*-0.22199) + (scaled_marginal_adhesion*-0.172056) + (scaled_single_epithelial_cell_size*-0.0471511) + (scaled_bare_nuclei*-0.338302) + (scaled_bland_chromatin*-0.120047) + (scaled_normal_nucleoli*-0.141406) + (scaled_mitoses*-0.140834) ); + perceptron_layer_1_output_0 = np.tanh( -0.0592967 + (scaled_clump_thickness*0.276099) + (scaled_cell_size_uniformity*0.0823649) + (scaled_cell_shape_uniformity*0.0231975) + (scaled_marginal_adhesion*0.255724) + (scaled_single_epithelial_cell_size*0.053679) + (scaled_bare_nuclei*0.28364) + (scaled_bland_chromatin*0.23913) + (scaled_normal_nucleoli*0.0659976) + (scaled_mitoses*0.130841) ); + perceptron_layer_1_output_1 = np.tanh( 0.0593057 + (scaled_clump_thickness*-0.275866) + (scaled_cell_size_uniformity*-0.0823609) + (scaled_cell_shape_uniformity*-0.0233227) + (scaled_marginal_adhesion*-0.255457) + (scaled_single_epithelial_cell_size*-0.0537224) + (scaled_bare_nuclei*-0.283424) + (scaled_bland_chromatin*-0.238934) + (scaled_normal_nucleoli*-0.066031) + (scaled_mitoses*-0.130737) ); + perceptron_layer_1_output_2 = np.tanh( -0.0592987 + (scaled_clump_thickness*0.275413) + (scaled_cell_size_uniformity*0.0824055) + (scaled_cell_shape_uniformity*0.0236064) + (scaled_marginal_adhesion*0.25494) + (scaled_single_epithelial_cell_size*0.0538086) + (scaled_bare_nuclei*0.283027) + (scaled_bland_chromatin*0.238538) + (scaled_normal_nucleoli*0.0660599) + (scaled_mitoses*0.130527) ); + perceptron_layer_1_output_3 = np.tanh( 0.0592715 + (scaled_clump_thickness*-0.275095) + (scaled_cell_size_uniformity*-0.0824944) + (scaled_cell_shape_uniformity*-0.0238276) + (scaled_marginal_adhesion*-0.25458) + (scaled_single_epithelial_cell_size*-0.0538729) + (scaled_bare_nuclei*-0.28277) + (scaled_bland_chromatin*-0.238246) + (scaled_normal_nucleoli*-0.0660464) + (scaled_mitoses*-0.130375) ); + perceptron_layer_1_output_4 = np.tanh( 0.0593064 + (scaled_clump_thickness*-0.275611) + (scaled_cell_size_uniformity*-0.0823717) + (scaled_cell_shape_uniformity*-0.0234803) + (scaled_marginal_adhesion*-0.255165) + (scaled_single_epithelial_cell_size*-0.0537694) + (scaled_bare_nuclei*-0.283195) + (scaled_bland_chromatin*-0.238714) + (scaled_normal_nucleoli*-0.066055) + (scaled_mitoses*-0.13062) ); + perceptron_layer_1_output_5 = np.tanh( 0.0593036 + (scaled_clump_thickness*-0.275709) + (scaled_cell_size_uniformity*-0.0823749) + (scaled_cell_shape_uniformity*-0.0234216) + (scaled_marginal_adhesion*-0.255278) + (scaled_single_epithelial_cell_size*-0.053752) + (scaled_bare_nuclei*-0.283286) + (scaled_bland_chromatin*-0.238797) + (scaled_normal_nucleoli*-0.0660418) + (scaled_mitoses*-0.130664) ); - probabilistic_layer_combinations_0 = -0.183745 +0.682131*perceptron_layer_1_output_0 +0.681972*perceptron_layer_1_output_1 -0.678194*perceptron_layer_1_output_2 -0.68208*perceptron_layer_1_output_3 +0.679064*perceptron_layer_1_output_4 -0.679983*perceptron_layer_1_output_5 ; + probabilistic_layer_combinations_0 = -0.238591 +0.675394*perceptron_layer_1_output_0 -0.674767*perceptron_layer_1_output_1 +0.673574*perceptron_layer_1_output_2 -0.672763*perceptron_layer_1_output_3 -0.67409*perceptron_layer_1_output_4 -0.674353*perceptron_layer_1_output_5 ; diagnose = 1.0/(1.0 + np.exp(-probabilistic_layer_combinations_0) ); diff --git a/examples/breast_cancer/data/el_quijote.txt b/examples/breast_cancer/data/el_quijote.txt deleted file mode 100644 index c83309667..000000000 --- a/examples/breast_cancer/data/el_quijote.txt +++ /dev/null @@ -1,2186 +0,0 @@ -DON QUIJOTE DE LA MANCHA -Miguel de Cervantes Saavedra - -PRIMERA PARTE -CAPÍTULO 1: Que trata de la condición y ejercicio del famoso hidalgo D. Quijote de la Mancha -En un lugar de la Mancha, de cuyo nombre no quiero acordarme, no ha mucho tiempo que vivía un hidalgo de los de lanza en astillero, adarga antigua, rocín flaco y galgo corredor. Una olla de algo más vaca que carnero, salpicón las más noches, duelos y quebrantos los sábados, lentejas los viernes, algún palomino de añadidura los domingos, consumían las tres partes de su hacienda. El resto della concluían sayo de velarte, calzas de velludo para las fiestas con sus pantuflos de lo mismo, los días de entre semana se honraba con su vellori de lo más fino. Tenía en su casa una ama que pasaba de los cuarenta, y una sobrina que no llegaba a los veinte, y un mozo de campo y plaza, que así ensillaba el rocín como tomaba la podadera. Frisaba la edad de nuestro hidalgo con los cincuenta años, era de complexión recia, seco de carnes, enjuto de rostro; gran madrugador y amigo de la caza. Quieren decir que tenía el sobrenombre de Quijada o Quesada (que en esto hay alguna diferencia en los autores que deste caso escriben), aunque por conjeturas verosímiles se deja entender que se llama Quijana; pero esto importa poco a nuestro cuento; basta que en la narración dél no se salga un punto de la verdad. Es, pues, de saber, que este sobredicho hidalgo, los ratos que estaba ocioso (que eran los más del año) se daba a leer libros de caballerías con tanta afición y gusto, que olvidó casi de todo punto el ejercicio de la caza, y aun la administración de su hacienda; y llegó a tanto su curiosidad y desatino en esto, que vendió muchas hanegas de tierra de sembradura, para comprar libros de caballerías en que leer; y así llevó a su casa todos cuantos pudo haber dellos; y de todos ningunos le parecían tan bien como los que compuso el famoso Feliciano de Silva: porque la claridad de su prosa, y aquellas intrincadas razones suyas, le parecían de perlas; y más cuando llegaba a leer aquellos requiebros y cartas de desafío, donde en muchas partes hallaba escrito: la razón de la sinrazón que a mi razón se hace, de tal manera mi razón enflaquece, que con razón me quejo de la vuestra fermosura, y también cuando leía: los altos cielos que de vuestra divinidad divinamente con las estrellas se fortifican, y os hacen merecedora del merecimiento que merece la vuestra grandeza. Con estas y semejantes razones perdía el pobre caballero el juicio, y desvelábase por entenderlas, y desentrañarles el sentido, que no se lo sacara, ni las entendiera el mismo Aristóteles, si resucitara para sólo ello. No estaba muy bien con las heridas que don Belianis daba y recibía, porque se imaginaba que por grandes maestros que le hubiesen curado, no dejaría de tener el rostro y todo el cuerpo lleno de cicatrices y señales; pero con todo alababa en su autor aquel acabar su libro con la promesa de aquella inacabable aventura, y muchas veces le vino deseo de tomar la pluma, y darle fin al pie de la letra como allí se promete; y sin duda alguna lo hiciera, y aun saliera con ello, si otros mayores y continuos pensamientos no se lo estorbaran. -Tuvo muchas veces competencia con el cura de su lugar (que era hombre docto graduado en Sigüenza), sobre cuál había sido mejor caballero, Palmerín de Inglaterra o Amadís de Gaula; mas maese Nicolás, barbero del mismo pueblo, decía que ninguno llegaba al caballero del Febo, y que si alguno se le podía comparar, era don Galaor, hermano de Amadís de Gaula, porque tenía muy acomodada condición para todo; que no era caballero melindroso, ni tan llorón como su hermano, y que en lo de la valentía no le iba en zaga. -En resolución, él se enfrascó tanto en su lectura, que se le pasaban las noches leyendo de claro en claro, y los días de turbio en turbio, y así, del poco dormir y del mucho leer, se le secó el cerebro, de manera que vino a perder el juicio. Llenósele la fantasía de todo aquello que leía en los libros, así de encantamientos, como de pendencias, batallas, desafíos, heridas, requiebros, amores, tormentas y disparates imposibles, y asentósele de tal modo en la imaginación que era verdad toda aquella máquina de aquellas soñadas invenciones que leía, que para él no había otra -historia más cierta en el mundo. -Decía él, que el Cid Ruy Díaz había sido muy buen caballero; pero que no tenía que ver con el caballero de la ardiente espada, que de sólo un revés había partido por medio dos fieros y descomunales gigantes. Mejor estaba con Bernardo del Carpio, porque en Roncesvalle había muerto a Roldán el encantado, valiéndose de la industria de Hércules, cuando ahogó a Anteo, el hijo de la Tierra, entre los brazos. Decía mucho bien del gigante Morgante, porque con ser de aquella generación gigantesca, que todos son soberbios y descomedidos, él solo era afable y bien criado; pero sobre todos estaba bien con Reinaldos de Montalbán, y más cuando le veía salir de su castillo y robar cuantos topaba, y cuando en Allende robó aquel ídolo de Mahoma, que era todo de oro, según dice su historia. Diera él, por dar una mano de coces al traidor de Galalón, al ama que tenía y aun a su sobrina de añadidura. -En efecto, rematado ya su juicio, vino a dar en el más extraño pensamiento que jamás dio loco en el mundo, y fue que le pareció convenible y necesario, así para el aumento de su honra, como para el servicio de su república, hacerse caballero andante, e irse por todo el mundo con sus armas y caballo a buscar las aventuras, y a ejercitarse en todo aquello que él había leído, que los caballeros andantes se ejercitaban, deshaciendo todo género de agravio, y poniéndose en ocasiones y peligros, donde acabándolos, cobrase eterno nombre y fama. -Imaginábase el pobre ya coronado por el valor de su brazo por lo menos del imperio de Trapisonda: y así con estos tan agradables pensamientos, llevado del estraño gusto que en ellos sentía, se dió priesa a poner en efecto lo que deseaba. Y lo primero que hizo, fue limpiar unas armas, que habían sido de sus bisabuelos, que, tomadas de orín y llenas de moho, luengos siglos había que estaban puestas y olvidadas en un rincón. Limpiólas y aderezólas lo mejor que pudo; pero vió que tenían una gran falta, y era que no tenía celada de encaje, sino morrión simple; mas a esto suplió su industria, porque de cartones hizo un modo de media celada, que encajada con el morrión, hacía una apariencia de celada entera. Es verdad que para probar si era fuerte, y podía estar al riesgo de una cuchillada, sacó su espada, y le dió dos golpes, y con el primero y en un punto deshizo lo que había hecho en una semana: y no dejó de parecerle mal la facilidad con que la había hecho pedazos, y por asegurarse de este peligro, lo tornó a hacer de nuevo, poniéndole unas barras de hierro por de dentro de tal manera, que él quedó satisfecho de su fortaleza; y, sin querer hacer nueva experiencia de ella, la diputó y tuvo por celada finísima de encaje. Fue luego a ver a su rocín, y aunque tenía más cuartos que un real, y más tachas que el caballo de Gonela, que tantum pellis, et ossa fuit, le pareció que ni el Bucéfalo de Alejandro, ni Babieca el del Cid con él se igualaban. Cuatro días se le pasaron en imaginar qué nombre le podría: porque, según se decía él a sí mismo, no era razón que caballo de caballero tan famoso, y tan bueno él por sí, estuviese sin nombre conocido; y así procuraba acomodársele, de manera que declarase quien había sido, antes que fuese de caballero andante, y lo que era entones: pues estaba muy puesto en razón, que mudando su señor estado, mudase él también el nombre; y le cobrase famoso y de estruendo, como convenía a la nueva orden y al nuevo ejercicio que ya profesaba: y así después de muchos nombres que formó, borró y quitó, añadió, deshizo y tornó a hacer en su memoria e imaginación, al fin le vino a llamar Rocinante, nombre a su parecer alto, sonoro y significativo de lo que había sido cuando fue rocín, antes de lo que ahora era, que era antes y primero de todos los rocines del mundo. Puesto nombre y tan a su gusto a su caballo, quiso ponérsele a sí mismo, y en este pensamiento, duró otros ocho días, y al cabo se vino a llamar don Quijote, de donde como queda dicho, tomaron ocasión los autores de esta tan verdadera historia, que sin duda se debía llamar Quijada, y no Quesada como otros quisieron decir. Pero acordándose que el valeroso Amadís, no sólo se había contentado con llamarse Amadís a secas, sino que añadió el nombre de su reino y patria, por hacerla famosa, y se llamó Amadís de Gaula, así quiso, como buen caballero, añadir al suyo el nombre de la suya, y llamarse don Quijote de la Mancha, con que a su parecer declaraba muy al vivo su -linaje y patria, y la honraba con tomar el sobrenombre della. -Limpias, pues, sus armas, hecho del morrión celada, puesto nombre a su rocín, y confirmándose a sí mismo, se dió a entender que no le faltaba otra cosa, sino buscar una dama de quien enamorarse, porque el caballero andante sin amores, era árbol sin hojas y sin fruto, y cuerpo sin alma. Decíase él: si yo por malos de mis pecados, por por mi buena suerte, me encuentro por ahí con algún gigante, como de ordinario les acontece a los caballeros andantes, y le derribo de un encuentro, o le parto por mitad del cuerpo, o finalmente, le venzo y le rindo, ¿no será bien tener a quién enviarle presentado, y que entre y se hinque de rodillas ante mi dulce señora, y diga con voz humilde y rendida: yo señora, soy el gigante Caraculiambro, señor de la ínsula Malindrania, a quien venció en singular batalla el jamás como se debe alabado caballero D. Quijote de la Mancha, el cual me mandó que me presentase ante la vuestra merced, para que la vuestra grandeza disponga de mí a su talante? ¡Oh, cómo se holgó nuestro buen caballero, cuando hubo hecho este discurso, y más cuando halló a quién dar nombre de su dama! Y fue, a lo que se cree, que en un lugar cerca del suyo había una moza labradora de muy buen parecer, de quien él un tiempo anduvo enamorado, aunque según se entiende, ella jamás lo supo ni se dió cata de ello. Llamábase Aldonza Lorenzo, y a esta le pareció ser bien darle título de señora de sus pensamientos; y buscándole nombre que no desdijese mucho del suyo, y que tirase y se encaminase al de princesa y gran señora, vino a llamarla Dulcinea del Toboso, porque era natural del Toboso, nombre a su parecer músico y peregrino y significativo, como todos los demás que a él y a sus cosas había puesto. -Capítulo 2: Que trata de la primera salida que de su tierra hizo el ingenioso D. Quijote -Hechas, pues, estas prevenciones, no quiso aguardar más tiempo a poner en efecto su pensamiento, apretándole a ello la falta que él pensaba que hacía en el mundo su tardanza, según eran los agravios que pensaba deshacer, tuertos que enderezar, sinrazones que enmendar, y abusos que mejorar, y deudas que satisfacer; y así, sin dar parte a persona alguna de su intención, y sin que nadie le viese, una mañana, antes del día (que era uno de los calurosos del mes de Julio), se armó de todas sus armas, subió sobre Rocinante, puesta su mal compuesta celada, embrazó su adarga, tomó su lanza, y por la puerta falsa de un corral, salió al campo con grandísimo contento y alborozo de ver con cuánta facilidad había dado principio a su buen deseo. Mas apenas se vió en el campo, cuando le asaltó un pensamiento terrible, y tal, que por poco le hiciera dejar la comenzada empresa: y fue que le vino a la memoria que no era armado caballero, y que, conforme a la ley de caballería, ni podía ni debía tomar armas con ningún caballero; y puesto qeu lo fuera, había de llevar armas blancas, como novel caballero, sin empresa en el escudo, hasta que por su esfuerzo la ganase. -Estos pensamientos le hicieron titubear en su propósito; mas pudiendo más su locura que otra razón alguna, propuso de hacerse armar caballero del primero que topase, a imitación de otros muchos que así lo hicieron, según él había leído en los libros que tal le tenían. En lo de las armas blancas pensaba limpiarlas de manera, en teniendo lugar, que lo fuesen más que un armiño: y con esto se quietó y prosiguió su camino, sin llevar otro que el que su caballo quería, creyendo que en aquello consistía la fuerza de las aventuras. Yendo, pues, caminando nuestro flamante aventurero, iba hablando consigo mismo, y diciendo: ¿Quién duda sino que en los venideros tiempos, ciando salga a luz la verdadera historia de mis famosos hechos, que el sabio que los escribiere, no ponga, cuando llegue a contar esta mi primera salida tan de mañana, de esta manera? "Apenas había el rubicundo Apolo tendido por la faz de la ancha y espaciosa tierra las doradas hebras de sus hermosos cabellos, y apenas los pequeños y pintados pajarillos con sus arpadas lenguas habían saludado con dulce y meliflua armonía la venida de la rosada aurora que dejando la blanda cama del celoso marido, por las puertas y balcones del manchego horizonte a los mortales se mostraba, cuando el famoso caballero D. Quijote de la Mancha, dejando las ociosas plumas, subió sobre su famoso caballo Rocinante, y comenzó a caminar por el antiguo y conocido campo de Montiel." (Y era la verdad que por él caminaba) y añadió diciendo: "dichosa edad, y siglo dichoso aquel adonde saldrán a luz las famosas hazañas mías, dignas de entallarse en bronce, esculpirse en mármoles y esculpirse en mármoles y pintarse en tablas para memoria en lo futuro. ¡Oh tú, sabio encantador, quienquiera que seas, a quien ha de tocar el ser coronista de esta peregrina historia! Ruégote que no te olvides de mi buen Rocinante compañero eterno mío en todos mis caminos y carreras." Luego volvía diciendo, como si verdaderamente fuera enamorado: "¡Oh, princesa Dulcinea, señora de este cautivo corazón! Mucho agravio me habedes fecho en despedirme y reprocharme con el riguroso afincamiento de mandarme no parecer ante la vuestra fermosura. Plégaos, señora, de membraros de este vuestro sujeto corazón, que tantas cuitas por vuestro amor padece." -Con estos iba ensartando otros disparates, todos al modo de los que sus libros le habían enseñado, imitando en cuanto podía su lenguaje; y con esto caminaba tan despaico, y el sol entraba tan apriesa y con tanto ardor, que fuera bastante a derretirle los sesos, si algunos tuviera. Casi todo aquel día caminó sin acontecerle cosa que de contar fuese, de lo cual se desesperaba, poerque quisiera topar luego, con quien hacer experiencia del valor de su fuerte brazo. -Autores hay que dicen que la primera aventura que le avino fue la de Puerto Lápice; otros dicen que la de los molinos de viento; pero lo que yo he podido averiguar en este caso, y lo que he hallado escrito en los anales de la Mancha, es que él anduvo todo aquel día, y al anochecer, su rocín y él se hallaron cansados y -muertos de hambre; y que mirando a todas partes, por ver si descubriría algún castillo o alguna majada de pastores donde recogerse, y adonde pudiese remediar su mucha necesidad, vió no lejos del camino por donde iba una venta, que fue como si viera una estrella, que a los portales, si no a los alcázares de su redención, le encaminaba. Dióse priesa a caminar, y llegó a ella a tiempo que anochecía. Estaban acaso a la puerta dos mujeres mozas, de estas que llaman del partido, las cuales iban a Sevilla con unos arrieros, que en la venta aquella noche acertaron a hacer jornada; y como a nuestro aventurero todo cuanto pensaba, veía o imaginaba, le parecía ser hecho y pasar al modo de lo que había leído, luego que vió la venta se le representó que era un castillo con sus cuatro torres y chapiteles de luciente plata, sin faltarle su puente levadizo y honda cava, con todos aquellos adherentes que semejantes castillos se pintan. -Fuese llegando a la venta (que a él le parecía castillo), y a poco trecho de ella detuvo las riendas a Rocinante, esperando que algún enano se pusiese entre las almenas a dar señal con alguna trompeta de que llegaba caballero al castillo; pero como vió que se tardaban, y que Rocinante se daba priesa por llegar a la caballeriza, se llegó a la puerta de la venta, y vió a las dos distraídas mozas que allí estaban, que a él le parecieron dos hermosas doncellas, o dos graciosas damas, que delante de la puerta del castillo se estaban solazando. En esto sucedió acaso que un porquero, que andaba recogiendo de unos rastrojos una manada de puercos (que sin perdón así se llaman), tocó un cuerno, a cuya señal ellos se recogen, y al instante se le representó a D. Quijote lo que deseaba, que era que algún enano hacía señal de su venida, y así con extraño contento llegó a la venta y a las damas, las cuales, como vieron venir un hombre de aquella suerte armado, y con lanza y adarga, llenas de miedo se iban a entrar en la venta; pero Don Quijote, coligiendo por su huida su miedo, alzándose la visera de papelón y descubriendo su seco y polvoso rostro, con gentil talante y voz reposada les dijo: non fuyan las vuestras mercedes, nin teman desaguisado alguno, ca a la órden de caballería que profeso non toca ni atañe facerle a ninguno, cuanto más a tan altas doncellas, como vuestras presencias demuestran. Mirábanle las mozas y andaban con los ojos buscándole el rostro que la mala visera le encubría; mas como se oyeron llamar doncellas, cosa tan fuera de su profesión, no pudieron tener la risa, y fue de manera, que Don Quijote vino a correrse y a decirles: Bien parece la mesura en las fermosas, y es mucha sandez además la risa que de leve causa procede; pero non vos lo digo porque os acuitedes ni mostredes mal talante, que el mío non es de al que de serviros. -El lenguaje no entendido de las señoras, y el mal talle de nuestro caballero, acrecentaba en ellas la risa y en él el enojo; y pasara muy adelante, si a aquel punto no saliera el ventero, hombre que por ser muy gordo era muy pacífico, el cual, viendo aquella figura contrahecha, armada de armas tan desiguales, como eran la brida, lanza, adarga y coselete, no estuvo en nada en acompañar a las doncellas en las muestras de su contento; mas, en efecto, temiendo la máquina de tantos pertrechos, determinó de hablarle comedidamente, y así le dijo: si vuestra merced, señor caballero, busca posada, amén del lecho (porque en esta venta no hay ninguno), todo lo demás se hallará en ella en mucha abundancia. Viendo Don Quijote la humildad del alcaide de la fortaleza (que tal le pareció a él el ventero y la venta), respondió: para mí, señor castellano, cualquiera cosa basta, porque mis arreos son las armas, mi descanso el pelear, etc. -Pensó el huésped que el haberle llamado castellano había sido por haberle parecido de los senos de Castilla, aunque él era andaluz y de los de la playa de Sanlúcar, no menos ladrón que Caco, ni menos maleante que estudiante o paje. Y así le respondió: según eso, las camas de vuestra merced serán duras peñas, y su dormir siempre velar; y siendo así, bien se puede apear con seguridad de hallar en esta choza ocasión y ocasiones para no dormir en todo un año, cuanto más en una noche. Y diciendo esto, fue a tener del estribo a D. Quijote, el cual se apeó con mucha dificultad y trabajo, como aquel que en todo aquel día no se había desayunado. Dijo luego al huésped que le tuviese mucho cuidad de su caballo, -porque era la mejor pieza que comía pan en el mundo. Miróle el ventero, y no le pareció tan bueno como Don Quijote decía, ni aun la mitad; y acomodándole en la caballeriza, volvió a ver lo que su huésped mandaba; al cual estaban desarmando las doncellas (que ya se habían reconciliado con él), las cuales, aunque le habían quitado el peto y el espaldar, jamás supieron ni pudieron desencajarle la gola, ni quitarle la contrahecha celada, que traía atada con unas cintas verdes, y era menester cortarlas, por no poderse queitar los nudos; mas él no lo quiso consentir en ninguna manera; y así se quedó toda aquella noche con la celada puesta, que era la más graciosa y extraña figura que se pudiera pensar; y al desarmarle (como él se imaginaba que aquellas traídas y llevadas que le desarmaban, eran algunas principales señoras y damas de aquel castillo), les dijo con mucho donaire: -Nunca fuera caballero de damas tan bien servido, como fuera D. Quijote cuando de su aldea vino; doncellas curaban dél, princesas de su Rocino. -O Rocinante, que este es el nombre, señoras mías, de mi caballo, y Don Quijote de la Mancha el mío; que puesto que no quisiera descubrirme fasta que las fazañas fechas en vuestro servicio y pro me descubrieran, la fuerza de acomodar al propósito presente este romance viejo de Lanzarote, ha sido causa que sepáis mi nombre antes de toda sazón; pero tiempo vendrá en que las vuestras señorías me manden, y yo obedezca, y el valor de mi brazo descubra el deseo que tengo de serviros. Las mozas, que no estaban hechas a oír semejantes retóricas, no respondían palabra; sólo le preguntaron si quería comer alguna cosa. Cualquiera yantaría yo, respondió D. Quijote, porque a lo que entiendo me haría mucho al caso. A dicha acertó a ser viernes aquél día, y no había en toda la venta sino unas raciones de un pescado, que en Castilla llaman abadejo, y en Andalucía bacalao, y en otras partes curadillo, y en otras truchuela. -Preguntáronle si por ventura comería su merced truchuela, que no había otro pescado que darle a comer. Como haya muchas truchuelas, respondió D. Quijote, podrán servir de una trueba; porque eso se me da que me den ocho reales en sencillos, que una pieza de a ocho. Cuanto más, que podría ser que fuesen estas truchuelas como la ternera, que es mejor que la vaca, y el cabrito que el cabrón. Pero sea lo que fuere, venga luego, que el trabajo y peso de las armas no se puede llevar sin el gobierno de las tripas. Pusiéronle la mesa a la puerta de la venta por el fresco, y trájole el huésped una porción de mal remojado, y peor cocido bacalao, y un pan tan negro y mugriento como sus armas. Pero era materia de grande risa verle comer, porque como tenía puesta la celada y alzada la visera, no podía poner nada en la boca con sus manos, si otro no se lo daba y ponía; y así una de aquellas señoras sería de este menester; mas el darle de beber no fue posible, ni lo fuera si el ventero no horadara una caña, y puesto el un cabo en la boca, por el otro, le iba echando el vino. Y todo esto lo recibía en paciencia, a trueco de no romper las cintas de la celada. -Estando en esto, llegó acaso a la venta un castrador de puercos, y así como llegó sonó su silbato de cañas cuatro o cinco veces, con lo cual acabó de confirmar Don Quijote que estaba en algún famoso castillo, y que le servían con música, y que el abadejo eran truchas, el pan candeal, y las rameras damas, y el ventero castellano del castillo; y con esto daba por bien empleada su determinación y salida. Mas lo que más le fatigaba era el no verse armado caballero, por parecerle que no se podría poner legítimamente en aventura alguna sin recibir la órden de caballería. -Capítulo 3: Donde se cuenta la graciosa manera que tuvo D. Quijote en armarse caballero -Y así, fatigado de este pensamiento, abrevió su venteril y limitada cena, la cual acabada llamó al ventero, y encerrándose con él en la caballeriza, se hincó de rodillas ante él, diciéndole, no me levantaré jamás de donde estoy, valeroso caballero, fasta que la vuestra cortesía, me otorgue un don que pedirle quiero, el cual redundará en alabanza vuestra y en pro del género humano. El ventero que vió a su huésped a sus pies, y oyó semejantes razones, estaba confuso mirándole, sin saber qué hacerse ni decirle, y porfiaba con él que se levantase; y jamás quiso, hasta que le hubo de decir que él le otorgaba el don que le pedía. No esperaba yo menos de la gran magnificencia vuestra, señor mío, respondió D. Quijote; y así os digo que el don que os he pedido, y de vuestra liberalidad me ha sido otorgado, es que mañana, en aquel día, me habéis de armar caballero, y esta noche en la capilla de este vuestro castillo velaré las armas; y mañana, como tengo dicho, se cumplirá lo que tanto deseo, para poder, como se debe, ir por todas las cuatro partes del mundo buscando las aventuras en pro de los menesterosos, como está a cargo de la caballería y de los caballeros andantes, como yo soy, cuyo deseo a semejantes fazañas es inclinado. -El ventero, que como está dicho, era un poco socarrón, y ya tenía algunos barruntos de la falta de juicio de su huésped, acabó de creerlo cuando acabó de oír semejantes razones, y por tener que reír aquella noche, determinó seguirle el humor; así le dijo que andaba muy acertado en lo qeu deseaba y pedía, y que tal prosupuesto era propio y natural de los caballeros tan principales como él parecía, y como su gallarda presencia mostraba, y que él ansimesmo, en los años de su mocedad se había dado a aquel honroso ejercicio, andando por diversas partes del mundo buscando sus aventuras, sin que hubiese dejado los percheles de Málaga, islas de Riarán, compás de Sevilla, azoguejo de Segovia, la olivera de Valencia, rondilla de Granada, playa de Sanlúcar, potro de Córdoba, y las ventillas de Toledo, y otras diversas partes donde había ejercitado la ligereza de sus pies y sutileza de sus manos, haciendo muchos tuertos, recuestando muchas viudas, deshaciendo algunas doncellas, y engañando a muchos pupilos, y finalmente, dándose a conocer por cuantas audiencias y tribunales hay casi en toda España; y que a lo último se había venido a recoger a aquel su castillo, donde vivía con toda su hacienda y con las ajenas, recogiendo en él a todos los caballeros andantes de cualquiera calidad y condición que fuesen, sólo por la mucha afición que les tenía, y porque partiesen con él de su shaberes en pago de su buen deseo. Díjole también que en aquel su castillo no había capilla alguna donde poder velar las armas, porque estaba derribada para hacerla de nuevo; pero en caso de necesidad él sabía que se podían velar donde quiera, y que aquella noche las podría velar en un patio del castillo; que a la mañana, siendo Dios servido, se harían las debidas ceremonias de manera que él quedase armado caballero, y tan caballero que no pudiese ser más en el mundo. -Preguntóle si traía dineros: respondió Don Quijote que no traía blanca, porque él nunca había leído en las historias de los caballeros andantes que ninguno los hubiese traído. A esto dijo el ventero que se engañaba: que puesto caso que en las historias no se escribía, por haberles parecido a los autores de ellas que no era menester escribir una cosa tan clara y tan necesaria de traerse, como eran dineros y camisas limpias, no por eso se había de creer que no los trajeron; y así tuviese por cierto y averiguado que todos los caballeros andantes (de que tantos libros están llenos y atestados) llevaban bien erradas las bolsas por lo que pudiese sucederles, y que asimismo llevaban camisas y una arqueta pequeña llena de ungüentos para curar las heridas que recibían, porque no todas veces en los campos y desiertos, donde se combatían y salían heridos, había quien los curase, si ya no era que tenían algún sabio encantador por amigo que luego los socorría, trayendo por el aire, en alguna nube, alguna doncella o enano con alguna redoma de agua de tal virtud, que en gustando alguna gota de ella, luego al punto -quedaban sanos de sus llagas y heridas, como si mal alguno no hubiesen tenido; mas que en tanto que esto no hubiese, tuvieron los pasados caballeros por cosa acertada que sus escuderos fuesen proveídos de dineros y de otras cosas necesarias, como eran hilas y ungüentos para curarse; y cuando sucedía que los tales caballeros no tenían escuderos (que eran pocas y raras veces), ellos mismos lo llevaban todo en unas alforjas muy sutiles, que casi no se parecían a las ancas del caballo, como que era otra cosa de más importancia; porque no siendo por ocasión semejante, esto de llevar alforjas no fue muy admitido entre los caballeros andantes; y por esto le daba por consejo (pues aún se lo podía mandar como a su ahijado, que tan presto lo había de ser), que no caminase de allí adelante sn dineros y sin las prevenciones referidas, y que vería cuán bien se hallaba con ellas cuando menos se pensase. Prometióle don Quijote de hacer lo que se le aconsejaba con toda puntualidad; y así se dió luego orden como velase las armas en un corral grande, que a un lado de la venta estaba, y recogiéndolas Don Quijote todas, las puso sobre una pila que junto a un pozo estaba, y embrazando su adarga, asió de su lanza, y con gentil continente se comenzó a pasear delante de la pila; y cuando comenzó el paseo, comenzaba a cerrar la noche. -Contó el ventero a todos cuantos estaban en la venta la locura de su huésped, la vela de las armas y la armazón de caballería que esperaba. Admirándose de tan extraño género de locura, fuéronselo a mirar desde lejos, y vieron que, con sosegado ademán, unas veces se paseaba, otras arrimado a su lanza ponía los ojos en las armas sin quitarlos por un buen espacio de ellas. Acabó de cerrar la noche; pero con tanta claridad de la luna, que podía competir con el que se le prestaba, de manera que cuanto el novel caballero hacía era bien visto de todos. -Antojósele en esto a uno de los arrieros que estaban en la venta ir a dar agua a su recua, y fue menester quitar las armas de Don Quijote, que estaban sobre la pila, el cual, viéndole llegar, en voz alta le dijo: ¡Oh tú, quienquiera que seas, atrevido caballero, que llegas a tocar las armas del más valeroso andante que jamás se ciñó espada, mira lo que haces, y no las toques, si no quieres dejar la vida en pago de tu atrevimiento! No se curó el arriero de estas razones (y fuera mejor que se curara, porque fuera curarse en salud); antes, trabando de las correas, las arrojó gran trecho de sí, lo cual visto por Don Quijote, alzó los ojos al cielo, y puesto el pensamiento (a lo que pareció) en su señora Dulcinea, dijo: acorredme, señora mía, en esta primera afrenta que a este vuestro avasallado pecho se le ofrece; no me desfallezca en este primero trance vuestro favor y amparo: y diciendo estas y otras semejantes razones, soltando la adarga, alzó la lanza a dos manos y dió con ella tan gran golpe al arriero en la cabeza, que le derribó en el suelo tan maltrecho, que, si secundara con otro, no tuviera necesidad de maestro que le curara. Hecho esto, recogió sus armas, y tornó a pasearse con el mismo reposo que primero. Desde allí a poco, sin saberse lo que había pasado (porque aún estaba aturdido el arriero), llegó otro con la misma intención de dar agua a sus mulos; y llegando a quitar las armas para desembarazar la pila, sin hablar Don Quijote palabra, y sin pedir favor a nadie, soltó otra vez la adarga, y alzó otra vez la lanza, y sin hacerla pedazos hizo más de tres la cabeza del segundo arriero, porque se la abrió por cuatro. Al ruido acudió toda la gente de la venta, y entre ellos el ventero. Viendo esto Don Quijote, embrazó su adarga, y puesta mano a su espada, dijo: ¡Oh, señora de la fermosura, esfuerzo y vigor del debilitado corazón mío, ahora es tiempo que vuelvas los ojos de tu grandeza a este tu cautivo caballero, que tamaña aventura está atendiendo! Con esto cobró a su parecer tanto ánimo, que si le acometieran todos los arrieros del mundo, no volviera el pie atrás. Los compañeros de los heridos que tales los vieron, comenzaron desde lejos a llover piedras sobre Don Quijote, el cual lo mejor que podía se reparaba con su adarga y no se osaba apartar de la pila por no desamparar las armas. El ventero daba voces que le dejasen, porque ya les había dicho como era loco, y que por loco se libraría, aunque los matase a todos. También Don Quijote las daba mayores, llamándolos de alevosos y traidores, y que el señor del castillo era un follón y mal nacido caballero, pues de tal manera consentía que se tratasen los andantes caballeros, y que si él -hubiera recibido la orden de caballería, que él le diera a entender su alevosía; pero de vosotros, soez y baja canalla, no hago caso alguno: tirad, llegad, venid y ofendedme en cuanto pudiéredes, que vosotros veréis el pago que lleváis de vuestra sandez y demasía. Decía esto con tanto brío y denuedo, que infundió un terrible temor en los que le acometían; y así por esto como por las persuasiones del ventero, le dejaron de tirar, y él dejó retirar a los heridos, y tornó a la vela de sus armas con la misma quietud y sosiego que primero. -No le parecieron bien al ventero las burlas de su huésped, y determinó abreviar y darle la negra orden de caballería luego, antes que otra desgracia sucediese; y así, llegándose a él se disculpó de la insolencia que aquella gente baja con él había usado, sin que él supiese cosa alguna; pero que bien castigado quedaban de su atrevimiento. Díjole, como ya le había dicho, que en aquel castillo no había capilla, y para lo que restaba de hacer tampoco era necesaria; que todo el toque de quedar armado caballero consistía en la pescozada y en el espaldarazo, según él tenía noticia del ceremonial de la orden, y que aquello en mitad de un campo se podía hacer; y que ya había cumplido con lo que tocaba al elar de las armas, que con solas dos horas de vela se cumplía, cuanto más que él había estado más de cuatro. Todo se lo creyó Don Quijote, y dijo que él estaba allí pronto para obedecerle, y que concluyese con la mayor brevedad que pudiese; porque si fuese otra vez acometido, y se viese armado caballero, no pensaba dejar persona viva en el castillo, excepto aquellas que él le mandase, a quien por su respeto dejaría. Advertido y medroso de esto el castellano, trajo luego un libro donde asentaba la paja y cebada que daba a los arrieros, y con un cabo de vela que le traía un muchacho, y con las dos ya dichas doncellas, se vino a donde Don Quijote estaba, al cual mandó hincar de rodillas, y leyendo en su manual como que decía alguna devota oración, en mitad de la leyenda alzó la mano, y dióle sobre el cuello un buen golpe, y tras él con su misma espada un gentil espaldarazo, siempre murmurando entre dientes como que rezaba. Hecho esto, mandó a una de aquellas damas que le ciñese la espada, la cual lo hizo con mucha desenvoltura y discreción, porque no fue menester poca para no reventar de risa a cada punto de las ceremonias; pero las proezas que ya habían visto del novel caballero les tenía la risa a raya. Al ceñirle la espada dijo la buena señora: Dios haga a vuestra merced muy venturoso caballero, y le dé ventura en lides. Don Quijote le preguntó como se llamaba, porque él supiese de allí adelante a quién quedaba obligado por la merced recibida, porque pensaba darle alguna parte de la honra que alcanzase por el valor de su brazo. Ella respondió con mucha humildad que se llamaba la Tolosa, y que era hija de un remendón, natural de Toledo, que vivía a las tendillas de Sancho Bienaya, y que donde quiera que ella estuviese le serviría y le tendría por señor. Don Quijote le replicó que por su amor le hiciese merced, que de allí en adelante se pusiese don, y se llamase doña Tolosa. Ella se lo prometió; y la otra le calzó la espuela, con la cual le pasó casi el mismo coloquio que con la de la espada. Preguntóle su nombre, y dijo que se llamaba la Molinera, y que era hija de un honrado molinero de Antequera; a la cual también rogó Don Quijote que se pusiese don, y se llamase doña Molinera, ofreciéndole nuevos servicios y mercedes. -Hechas, pues, de galope y aprisa las hasta allí nunca vistas ceremonias, no vió la hora Don Quijote de verse a caballo y salir buscando las aventuras; y ensillando luego a Rocinante, subió en él, y abrazando a su huésped, le dijo cosas tan extrañas, agradeciéndole la merced de haberle armado caballero, que no es posible acertar a referirlas. El ventero, por verle ya fuera de la venta, con no menos retóricas, aunque con más breves palabras, respondió a las suyas, y sin pedirle la costa de la posada, le dejó ir a la buena hora. -Capítulo 4: De lo que le sucedió a nuestro caballero cuando salió de la venta -La del alba sería cuando Don Quijote salió de la venta, tan contento, tan gallardo, tan alborozado por verse ya armado caballero, que el gozo le reventaba por las cinchas del caballo. Mas viniéndole a la memoria los consejos de su huésped acerca de las prevenciones tan necesarias que había de llevar consigo, en especial la de los dineros y camisas, determinó volver a su casa y acomodarse de todo, y de un escudero, haciendo cuenta de recibir a un labrador vecino suyo, que era pobre y con hijos, pero muy a propósito para el oficio escuderil de la caballería. Con este pensamiento guió a Rocinante hacia su aldea, el cual casi conociendo la querencia, con tanta gana comenzó a caminar, que parecía que no ponía los pies en el suelo. No había andado mucho, cuando le pareció que a su diestra mano, de la espesura de un bosque que allí estaba, salían unas voces delicadas, como de persona que se quejaba; y apenas las hubo oído, cuando dijo: gracias doy al cielo por la merced que me hace, pues tan presto me pone ocasiones delante, donde yo pueda cumplir con lo que debo a mi profesión, y donde pueda coger el fruto de mis buenos deseos: estas voces sin duda son de algún menesteroso o menesterosa, que ha menester mi favor y ayuda: y volviendo las riendas encaminó a Rocinante hacia donde le pareció que las voces salían; y a pocos pasos que entró por el bosque, vió atada una yegua a una encina, y atado en otra un muchacho desnudo de medio cuerpo arriba, de edad de quince años, que era el que las voces daba y no sin causa, porque le estaba dando con una pretina muchos azotes un labrador de buen talle, y cada azote le acompañaba con una reprensión y consejo, porque decía: la lengua queda y los ojos listos. Y el muchacho respondía: no lo haré otra vez, señor mío; por la pasión de Dios, que no lo haré otra vez, y yo prometo de tener de aquí adelante más cuidado con el hato. Y viendo Don Quijote lo que pasaba, con voz airada dijo: descortés caballero, mal parece tomaros con quien defender no se puede; subid sobre vuestro caballo y tomad vuestra lanza, (que también tenía una lanza arrimada a la encina, adonde estaba arrendada la yegua) que yo os haré conocer ser de cobardes lo que estáis haciendo. -El labrador, que vió sobre sí aquella figura llena de armas, blandiendo la lanza sobre su rostro, túvose por muerto, y con buenas palabras respondió: señor caballero, este muchacho que estoy castigando es un mi criado, que me sirve de guardar una manada de ovejas que tengo en estos contornos, el cual es tan descuidado que cada día me falta una, y porque castigo su descuido o bellaquería, dice que lo hago de miserable, por no pagarle la soldada que le debo, y en Dios y en mi ánima que miente. ¿Miente, delante de mí, ruin villano? dijo Don Quijote. Por el sol que nos alumbra, que estoy por pasaros de parte a parte con esta lanza: pagadle luego sin más réplica; si no, por el Dios que nos rige, que os concluya y aniquile en este punto: desatadlo luego. El labrador bajó la cabeza, y sin responder palabra desató a su criado, al cual preguntó Don Quijote que cuánto le debía su amo. El dijo que nueve meses, a siete reales cada mes. Hizo la cuenta Don Quijote, y halló que montaban sesenta y tres reales, y díjole al labrador que al momento los desembolsase, si no quería morir por ello. Respondió el medroso villano, que por el paso en que estaba y juramento que había hecho (y aún no había jurado nada), que no eran tantos, porque se le había de descontar y recibir en cuenta tres pares de zapatos que le había dado, y un real de dos sangrías que le habían hecho estando enfermo. Bien está todo eso, replicó Don Quijote; pero quédense los zapatos y las sangrías por los azotes que sin culpa le habéis dado, que si él rompió el cuero de los zapatos que vos pagásteis, vos le habéis rompido el de su cuerpo, y si le sacó el barbero sangre estando enfermo, vos en sanidad se la habéis sacado; así que por esta parte no os debe nada. El daño está, señor caballero, en que no tengo aquí dineros: véngase Andrés conmigo a mi casa, que yo se los pagaré un real sobre otro. -¿Irme yo con él, dijo el muchacho, más? ¡Mal año! No, señor, ni por pienso, porque en viéndose solo me desollará como a un San Bartolomé. No hará tal, replicó Don -Quijote; basta que yo se lo mande para que me tenga respeto, y con que él me lo jure por la ley de caballería que ha recibido, le dejaré ir libre y aseguraré la paga. Mire vuestra merced, señor, lo que dice, dijo el muchacho, que este mi amo no es caballero, ni ha recibido orden de caballería alguna, que es Juan Haldudo el rico, vecino del Quintanar. -Importa poco eso, respondió Don Quijote, que Haldudos puede haber caballeros, cuanto más que cada uno es hijo de sus obras. Así es verdad, dijo Andrés; pero este mi amo, ¿de qué obras es hijo, pues me niega mi soldada y mi sudor y trabajo? No niego, hermano Andrés, respondió el labrador, y hacedme placer de veniros conmigo, que yo juro, por todas las órdenes de caballerías hay en el mundo, de pagaros, como tengo dicho, un real sobre otro, y aun sahumados. Del sahumerio os hago gracia, dijo Don Quijote, dádselos en reales, que con esto me contento; y mirad que lo cumpláis como lo habéis jurado; si no, por el mismojuramento os juro de volver a buscaros y a castigaros, y que os tengo de hallar aunque os escondáis más que una lagartija. Y si queréis saber quién os manda esto, para quedar con más veras obligado a cumplirlo, sabed que yo soy el valeroso Don Quijote de la Mancha, el desfacedor de agravios y sinrazones; y a Dios quedad, y no se os parta de las mientes lo prometido y jurado, so pena de la pena pronunciada. -Y en diciendo esto picó a su Rocinante, y en breve espacio se apartó de ellos. Siguióle el labrador con los ojos, y cuando vió que había traspuesto el bosque y que ya no parecía, volvióse a su criado Andrés y díjole: Venid acá, hijo mío, que os quiero pagar lo que os debo, como aquel desfacedor de agravios me dejó mandado. Eso juro yo, dijo Andrés, y como que andará vuestra merced acertado en cumplir el mandamiento de aquel buen caballero, que mil años viva, que según es de valeroso y de buen jue, vive Roque, que si no me paga, que vuelva y ejecute lo que dijo. También lo juro yo, dijo el labrador; pero por lo mucho que os quiero, quiero acrecentar la deuda por acrecentar la paga. Y asiéndolo del brazo, le tornó a atar a la encina, donde le dió tantos azotes, que le dejó por muerto. Llamad, señor Andrés, ahora, decía el labrador, al desfacedor de agravios, veréis cómo no desface aqueste, aunque creo que no está acabado de hacer, porque me viene gana de desollaros vivo, como vos temíades.9 6 HyperbolicTangent - 0.0147955 0.0148525 -0.0140474 -0.0147783 0.0142962 -0.0144978 0.26617 0.135634 0.222419 0.172639 0.0469342 0.339303 0.120335 0.141699 0.141347 0.266067 0.13582 0.222528 0.172471 0.0469612 0.339233 0.120212 0.141747 0.141263 -0.264731 -0.135154 -0.221267 -0.171894 -0.0472985 -0.337457 -0.120071 -0.140983 -0.140526 -0.266155 -0.135612 -0.222387 -0.172642 -0.0469375 -0.339278 -0.120342 -0.141683 -0.141341 0.265007 0.135456 0.221674 0.171925 0.0472328 0.33787 0.12002 0.141215 0.140658 -0.265329 -0.135632 -0.22199 -0.172056 -0.0471511 -0.338302 -0.120047 -0.141406 -0.140834 + -0.0592967 0.0593057 -0.0592987 0.0592715 0.0593064 0.0593036 0.276099 0.0823649 0.0231975 0.255724 0.053679 0.28364 0.23913 0.0659976 0.130841 -0.275866 -0.0823609 -0.0233227 -0.255457 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diff --git a/examples/breast_cancer/data/test.bmp b/examples/breast_cancer/data/test.bmp deleted file mode 100644 index c5e41b24f..000000000 Binary files a/examples/breast_cancer/data/test.bmp and /dev/null differ diff --git a/examples/breast_cancer/data/test_4px.bmp b/examples/breast_cancer/data/test_4px.bmp deleted file mode 100644 index 037f71f65..000000000 Binary files a/examples/breast_cancer/data/test_4px.bmp and /dev/null differ diff --git a/examples/breast_cancer/data/test_4x8.bmp b/examples/breast_cancer/data/test_4x8.bmp deleted file mode 100644 index cdc03179f..000000000 Binary files a/examples/breast_cancer/data/test_4x8.bmp and /dev/null differ diff --git a/examples/breast_cancer/data/test_padding.bmp b/examples/breast_cancer/data/test_padding.bmp deleted file mode 100644 index f4a9b7b2e..000000000 Binary files a/examples/breast_cancer/data/test_padding.bmp and /dev/null differ diff --git a/examples/iris_plant/data/neural_network.c b/examples/iris_plant/data/neural_network.c index 54ea322ab..55f6e3e08 100644 --- a/examples/iris_plant/data/neural_network.c +++ b/examples/iris_plant/data/neural_network.c @@ -51,13 +51,13 @@ vector calculate_outputs(const vector& inputs) double scaled_petal_lenght = (petal_lenght-3.757999897)/1.765298247; double scaled_petal_width = (petal_width-1.19933331)/0.762237668; - double perceptron_layer_1_output_0 = tanh( 8.33051e-05 + (scaled_sepal_lenght*0.00141706) + (scaled_sepal_width*-0.00185295) + (scaled_petal_lenght*0.00262099) + (scaled_petal_width*0.00226507) ); - double perceptron_layer_1_output_1 = tanh( 0.000256285 + (scaled_sepal_lenght*0.000395207) + (scaled_sepal_width*-0.00191348) + (scaled_petal_lenght*0.000522551) + (scaled_petal_width*-1.50365e-05) ); - double perceptron_layer_1_output_2 = tanh( 3.0283e-05 + (scaled_sepal_lenght*0.000540985) + (scaled_sepal_width*-0.00119134) + (scaled_petal_lenght*0.000349308) + (scaled_petal_width*0.000541984) ); + double perceptron_layer_1_output_0 = tanh( 0.398424 + (scaled_sepal_lenght*0.509155) + (scaled_sepal_width*-0.755941) + (scaled_petal_lenght*1.04209) + (scaled_petal_width*1.13809) ); + double perceptron_layer_1_output_1 = tanh( -3.23168 + (scaled_sepal_lenght*-0.176614) + (scaled_sepal_width*-0.910796) + (scaled_petal_lenght*2.20948) + (scaled_petal_width*2.42128) ); + double perceptron_layer_1_output_2 = tanh( 0.300156 + (scaled_sepal_lenght*0.382983) + (scaled_sepal_width*0.632999) + (scaled_petal_lenght*-0.888551) + (scaled_petal_width*-1.23076) ); - double probabilistic_layer_combinations_0 = 0.000899555 +0.00107503*perceptron_layer_1_output_0 +0.00150672*perceptron_layer_1_output_1 +0.000919525*perceptron_layer_1_output_2 ; - double probabilistic_layer_combinations_1 = 0.000577413 +0.00106253*perceptron_layer_1_output_0 +0.000619704*perceptron_layer_1_output_1 -0.000209563*perceptron_layer_1_output_2 ; - double probabilistic_layer_combinations_2 = -0.0007532 -0.00109418*perceptron_layer_1_output_0 -0.00135421*perceptron_layer_1_output_1 -0.00149063*perceptron_layer_1_output_2 ; + double probabilistic_layer_combinations_0 = -0.45919 -1.31559*perceptron_layer_1_output_0 -1.20404*perceptron_layer_1_output_1 +3.04406*perceptron_layer_1_output_2 ; + double probabilistic_layer_combinations_1 = 1.2198 +0.674133*perceptron_layer_1_output_0 -1.58597*perceptron_layer_1_output_1 -0.618454*perceptron_layer_1_output_2 ; + double probabilistic_layer_combinations_2 = -0.850095 +1.07785*perceptron_layer_1_output_0 +2.88505*perceptron_layer_1_output_1 -2.82181*perceptron_layer_1_output_2 ; double sum = exp(probabilistic_layer_combinations_0) + exp(probabilistic_layer_combinations_1) + exp(probabilistic_layer_combinations_2); diff --git a/examples/iris_plant/data/neural_network.py b/examples/iris_plant/data/neural_network.py index 6c79f5584..d2ec7b211 100644 --- a/examples/iris_plant/data/neural_network.py +++ b/examples/iris_plant/data/neural_network.py @@ -54,13 +54,13 @@ def calculate_outputs(self, inputs): scaled_petal_lenght = (petal_lenght-3.757999897)/1.765298247; scaled_petal_width = (petal_width-1.19933331)/0.762237668; - perceptron_layer_1_output_0 = np.tanh( 8.33051e-05 + (scaled_sepal_lenght*0.00141706) + (scaled_sepal_width*-0.00185295) + (scaled_petal_lenght*0.00262099) + (scaled_petal_width*0.00226507) ); - perceptron_layer_1_output_1 = np.tanh( 0.000256285 + (scaled_sepal_lenght*0.000395207) + (scaled_sepal_width*-0.00191348) + (scaled_petal_lenght*0.000522551) + (scaled_petal_width*-1.50365e-05) ); - perceptron_layer_1_output_2 = np.tanh( 3.0283e-05 + (scaled_sepal_lenght*0.000540985) + (scaled_sepal_width*-0.00119134) + (scaled_petal_lenght*0.000349308) + (scaled_petal_width*0.000541984) ); + perceptron_layer_1_output_0 = np.tanh( 0.398424 + (scaled_sepal_lenght*0.509155) + (scaled_sepal_width*-0.755941) + (scaled_petal_lenght*1.04209) + (scaled_petal_width*1.13809) ); + perceptron_layer_1_output_1 = np.tanh( -3.23168 + (scaled_sepal_lenght*-0.176614) + (scaled_sepal_width*-0.910796) + (scaled_petal_lenght*2.20948) + (scaled_petal_width*2.42128) ); + perceptron_layer_1_output_2 = np.tanh( 0.300156 + (scaled_sepal_lenght*0.382983) + (scaled_sepal_width*0.632999) + (scaled_petal_lenght*-0.888551) + (scaled_petal_width*-1.23076) ); - probabilistic_layer_combinations_0 = 0.000899555 +0.00107503*perceptron_layer_1_output_0 +0.00150672*perceptron_layer_1_output_1 +0.000919525*perceptron_layer_1_output_2 ; - probabilistic_layer_combinations_1 = 0.000577413 +0.00106253*perceptron_layer_1_output_0 +0.000619704*perceptron_layer_1_output_1 -0.000209563*perceptron_layer_1_output_2 ; - probabilistic_layer_combinations_2 = -0.0007532 -0.00109418*perceptron_layer_1_output_0 -0.00135421*perceptron_layer_1_output_1 -0.00149063*perceptron_layer_1_output_2 ; + probabilistic_layer_combinations_0 = -0.45919 -1.31559*perceptron_layer_1_output_0 -1.20404*perceptron_layer_1_output_1 +3.04406*perceptron_layer_1_output_2 ; + probabilistic_layer_combinations_1 = 1.2198 +0.674133*perceptron_layer_1_output_0 -1.58597*perceptron_layer_1_output_1 -0.618454*perceptron_layer_1_output_2 ; + probabilistic_layer_combinations_2 = -0.850095 +1.07785*perceptron_layer_1_output_0 +2.88505*perceptron_layer_1_output_1 -2.82181*perceptron_layer_1_output_2 ; sum = np.exp(probabilistic_layer_combinations_0) + np.exp(probabilistic_layer_combinations_1) + np.exp(probabilistic_layer_combinations_2); diff --git a/examples/iris_plant/data/neural_network.xml b/examples/iris_plant/data/neural_network.xml index e4b63e910..3b8654af8 100644 --- a/examples/iris_plant/data/neural_network.xml +++ b/examples/iris_plant/data/neural_network.xml @@ -32,13 +32,13 @@ 4 3 HyperbolicTangent - 8.33051e-05 0.000256285 3.0283e-05 0.00141706 -0.00185295 0.00262099 0.00226507 0.000395207 -0.00191348 0.000522551 -1.50365e-05 0.000540985 -0.00119134 0.000349308 0.000541984 + 0.398424 -3.23168 0.300156 0.509155 -0.755941 1.04209 1.13809 -0.176614 -0.910796 2.20948 2.42128 0.382983 0.632999 -0.888551 -1.23076 3 3 Softmax - 0.000899555 0.000577413 -0.0007532 0.00107503 0.00150672 0.000919525 0.00106253 0.000619704 -0.000209563 -0.00109418 -0.00135421 -0.00149063 + -0.45919 1.2198 -0.850095 -1.31559 -1.20404 3.04406 0.674133 -1.58597 -0.618454 1.07785 2.88505 -2.82181 0.5 diff --git a/examples/iris_plant/main.cpp b/examples/iris_plant/main.cpp index 04297330b..46e2d03a4 100644 --- a/examples/iris_plant/main.cpp +++ b/examples/iris_plant/main.cpp @@ -49,7 +49,6 @@ int main() TrainingStrategy training_strategy(&neural_network, &data_set); training_strategy.set_loss_method(TrainingStrategy::LossMethod::MEAN_SQUARED_ERROR); -// training_strategy.set_optimization_method(TrainingStrategy::OptimizationMethod::ADAPTIVE_MOMENT_ESTIMATION); training_strategy.set_optimization_method(TrainingStrategy::OptimizationMethod::QUASI_NEWTON_METHOD); training_strategy.perform_training(); diff --git a/examples/mnist/main.cpp b/examples/mnist/main.cpp index 645003c5d..9917ef9bf 100644 --- a/examples/mnist/main.cpp +++ b/examples/mnist/main.cpp @@ -61,11 +61,6 @@ int main() const Index input_variables_number = data_set.get_input_variables_number(); const Index target_variables_number = data_set.get_target_variables_number(); - -// data_set.set_training(); - - - const Tensor samples_indices = data_set.get_training_samples_indices(); const Tensor input_variables_indices = data_set.get_input_variables_indices(); @@ -79,42 +74,15 @@ int main() NeuralNetwork neural_network; - ScalingLayer scaling_layer(input_variables_dimensions); neural_network.add_layer(&scaling_layer); FlattenLayer flatten_layer(input_variables_dimensions); neural_network.add_layer(&flatten_layer); - cout << "Flatten layer height: " << flatten_layer.get_input_height() << endl; - cout << "Flatten layer width: " << flatten_layer.get_input_width() << endl; - cout << "Flatten layer channels number: " << flatten_layer.get_inputs_channels_number() << endl; - ProbabilisticLayer probabilistic_layer(input_variables_number, target_variables_number); neural_network.add_layer(&probabilistic_layer); -/* - // Neural network - - NeuralNetwork neural_network; - - ScalingLayer scaling_layer(input_variables_dimensions); - neural_network.add_layer(&scaling_layer); - - FlattenLayer flatten_layer(input_variables_dimensions); - neural_network.add_layer(&flatten_layer); - - const Index hidden_layers_number = 512; - - const Index flatten_layer_outputs = flatten_layer.get_neurons_number(); - - PerceptronLayer perceptron_layer(flatten_layer_outputs, hidden_layers_number); - neural_network.add_layer(&perceptron_layer); - - ProbabilisticLayer probabilistic_layer(hidden_layers_number, target_variables_number); - neural_network.add_layer(&probabilistic_layer); -*/ - // Training strategy TrainingStrategy training_strategy(&neural_network, &data_set); @@ -126,7 +94,6 @@ int main() training_strategy.get_adaptive_moment_estimation_pointer()->set_maximum_epochs_number(10000); training_strategy.perform_training(); -/* // Testing analysis @@ -154,14 +121,14 @@ int main() const Tensor confusion = testing_analysis.calculate_confusion(); - neural_network.calculate_outputs(inputs.data(), inputs_dimensions, outputs.data(), outputs_dimensions); + outputs = neural_network.calculate_outputs(inputs.data(), inputs_dimensions); cout << "\nInputs:\n" << inputs << endl; cout << "\nOutputs:\n" << outputs << endl; cout << "\nConfusion matrix:\n" << confusion << endl; -*/ + cout << "Bye!" << endl; diff --git a/examples/object_detector/main.cpp b/examples/object_detector/main.cpp index 9ce66992c..ddf571e47 100644 --- a/examples/object_detector/main.cpp +++ b/examples/object_detector/main.cpp @@ -46,6 +46,7 @@ int main(int argc, char *argv[]) { cout << "OpenNN. Region Based Object Detector Example." << endl; + // UNDER DEVELOPMENT srand(time(NULL)); /* diff --git a/opennn/data_set.cpp b/opennn/data_set.cpp index 2161dc0a7..df1816760 100644 --- a/opennn/data_set.cpp +++ b/opennn/data_set.cpp @@ -1768,8 +1768,20 @@ void DataSet::set_samples_unused(const Tensor& indices) void DataSet::set_sample_use(const Index& index, const SampleUse& new_use) { - samples_uses(index) = new_use; + const Index samples_number = get_samples_number(); + if(index >= samples_number) + { + ostringstream buffer; + + buffer << "OpenNN Exception: DataSet class.\n" + << "void set_sample_use(const Index&, const SampleUse&) method.\n" + << "Index must be less than samples number.\n"; + + throw invalid_argument(buffer.str()); + } + + samples_uses(index) = new_use; } @@ -1896,6 +1908,16 @@ void DataSet::set_samples_uses(const Tensor& new_uses) } +void DataSet::set_samples_uses(const Tensor& indices, const SampleUse sample_use) +{ + for(Index i = 0; i < indices.size(); i++) + { + set_sample_use(indices(i), sample_use); + } + +} + + /// Creates new training, selection and testing indices at random. /// @param training_samples_ratio Ratio of training samples in the data set. /// @param selection_samples_ratio Ratio of selection samples in the data set. @@ -3645,7 +3667,7 @@ void DataSet::set_columns_names(const Tensor& new_names) for(Index i = 0; i < columns_number; i++) { - columns(i).name = new_names(i); + columns(i).name = get_trimmed(new_names(i)); } } @@ -3852,7 +3874,7 @@ void DataSet::set_binary_simple_columns() } } - cout << "Binary columns checked " << endl; + if(display) cout << "Binary columns checked " << endl; } void DataSet::set_categories_number(const Index& new_categories_number) @@ -3870,7 +3892,6 @@ void DataSet::check_constant_columns() { if(columns(column).type == ColumnType::Numeric) { - // @todo avoid chip const Tensor numeric_column = data.chip(variable_index, 1); if(is_constant(numeric_column)) { @@ -5727,14 +5748,12 @@ Tensor DataSet::unuse_repeated_samples() #endif - Tensor repeated_samples; + Tensor repeated_samples(0); Tensor sample_i; Tensor sample_j; -#pragma omp parallel for private(sample_i, sample_j) schedule(dynamic) - - for(Index i = 0; i < static_cast(samples_number); i++) + for(Index i = 0; i < samples_number; i++) { sample_i = get_sample_data(i); @@ -5895,7 +5914,20 @@ Tensor DataSet::calculate_columns_distribution(const Index& bins_n used_column_index++; } } - else // Time @todo + else if(columns(i).type == ColumnType::DateTime) + { + // @todo + + if(columns(i).column_use == VariableUse::Unused) + { + } + else + { + } + + variable_index++; + } + else { variable_index++; } @@ -5977,7 +6009,8 @@ Index DataSet::calculate_used_negatives(const Index& target_index) { negatives++; } - else if(abs(data(training_index, target_index) - type(1)) > type(NUMERIC_LIMITS_MIN)) // @todo check if condition is alright + else if(abs(data(training_index, target_index) - type(1)) > type(NUMERIC_LIMITS_MIN) + || data(training_index, target_index) < type(0)) { ostringstream buffer; @@ -6683,7 +6716,7 @@ Tensor, 1> DataSet::calculate_input_columns_correlations( const Tensor input_i = get_column_data(current_input_index_i); - cout << "Calculating " << columns(current_input_index_i).name << " correlations. " << endl; + if(display) cout << "Calculating " << columns(current_input_index_i).name << " correlations. " << endl; for(Index j = i; j < input_columns_number; j++) { @@ -6796,17 +6829,25 @@ void DataSet::set_default_columns_scalers() { const Index columns_number = columns.size(); - for(Index i = 0; i < columns_number; i++) + if(project_type == ProjectType::ImageClassification) { - if(columns(i).type == ColumnType::Numeric && project_type != ProjectType::ImageClassification) - { - columns(i).scaler = Scaler::MeanStandardDeviation; - } - else + set_columns_scalers(Scaler::MinimumMaximum); + } + else + { + for(Index i = 0; i < columns_number; i++) { - columns(i).scaler = Scaler::MinimumMaximum; + if(columns(i).type == ColumnType::Numeric) + { + columns(i).scaler = Scaler::MeanStandardDeviation; + } + else + { + columns(i).scaler = Scaler::MinimumMaximum; + } } } + } @@ -9690,7 +9731,6 @@ string DataSet::decode(const string& input_string) const /// Returns a vector containing the number of samples of each class in the data set. /// If the number of target variables is one then the number of classes is two. /// If the number of target variables is greater than one then the number of classes is equal to the number of target variables. -/// @todo Return class_distribution is wrong Tensor DataSet::calculate_target_distribution() const { @@ -9731,6 +9771,8 @@ Tensor DataSet::calculate_target_distribution() const { class_distribution = Tensor(targets_number); + class_distribution.setZero(); + for(Index i = 0; i < samples_number; i++) { if(get_sample_use(i) != SampleUse::Unused) @@ -9834,15 +9876,14 @@ Tensor, 1> DataSet::calculate_Tukey_outliers(const type& cleani /// Calculate the outliers from the data set using Tukey's test and sets in samples object. /// @param cleaning_parameter Parameter used to detect outliers -/// @todo -void DataSet::unuse_Tukey_outliers(const type& cleaning_parameter) const +void DataSet::unuse_Tukey_outliers(const type& cleaning_parameter) { const Tensor, 1> outliers_indices = calculate_Tukey_outliers(cleaning_parameter); - // const Tensor outliers_samples = outliers_indices(0).get_indices_greater_than(0); + const Tensor outliers_samples = get_elements_greater_than(outliers_indices, 0); - // set_samples_unused(outliers_samples); + set_samples_uses(outliers_samples, DataSet::SampleUse::Unused); } @@ -10182,13 +10223,25 @@ Tensor DataSet::calculate_average_reachability(Tensor, 1>& return average_reachability; } -/// @todo check average_reachabilities length Tensor DataSet::calculate_local_outlier_factor(Tensor, 1>& k_nearest_indexes, const Tensor& average_reachabilities, const Index & k) const { const Index samples_number = get_used_samples_number(); + + if(average_reachabilities.size() > samples_number) + { + ostringstream buffer; + + buffer << "OpenNN Exception: DataSet class.\n" + << " Tensor calculate_local_outlier_factor(Tensor, 1>&, const Tensor&, const Index &) const method.\n" + << "Average reachibilities size must be less than samples number.\n"; + + throw invalid_argument(buffer.str()); + } + + Tensor LOF_value(samples_number); long double sum; @@ -10592,11 +10645,11 @@ Tensor DataSet::calculate_autocorrelations(const Index& lags_number) co Index new_lags_number; - if(samples_number == lags_number || samples_number < lags_number) + if((samples_number == lags_number || samples_number < lags_number) && lags_number > 2) { new_lags_number = lags_number - 2; } - else if(samples_number == lags_number + 1) + else if(samples_number == lags_number + 1 && lags_number > 1) { new_lags_number = lags_number - 1; } @@ -10827,7 +10880,6 @@ void DataSet::generate_constant_data(const Index& samples_number, const Index& v /// using random data. /// @param samples_number Number of samples in the data_set. /// @param variables_number Number of variables in the data_set. -/// @todo void DataSet::generate_random_data(const Index& samples_number, const Index& variables_number) { @@ -10860,7 +10912,6 @@ void DataSet::generate_sequential_data(const Index& samples_number, const Index& /// using the Rosenbrock function. /// @param samples_number Number of samples in the data_set. /// @param variables_number Number of variables in the data_set. -/// @todo void DataSet::generate_Rosenbrock_data(const Index& samples_number, const Index& variables_number) { @@ -10900,6 +10951,8 @@ void DataSet::generate_sum_data(const Index& samples_number, const Index& variab for(Index i = 0; i < samples_number; i++) { + data(i,variables_number-1) = 0; + for(Index j = 0; j < variables_number-1; j++) { data(i,variables_number-1) += data(i,j); @@ -10915,7 +10968,6 @@ void DataSet::generate_sum_data(const Index& samples_number, const Index& variab /// The size must be equal to the number of variables. /// @param maximums vector of maximum values in the range. /// The size must be equal to the number of variables. -/// @todo Tensor DataSet::filter_data(const Tensor& minimums, const Tensor& maximums) { @@ -11226,7 +11278,6 @@ void DataSet::read_csv() read_csv_2_complete(); read_csv_3_complete(); - } } @@ -12523,7 +12574,7 @@ Tensor DataSet::get_default_columns_names(const Index& columns_number void DataSet::read_csv_1() { - cout << "Path: " << data_file_name << endl; + if(display) cout << "Path: " << data_file_name << endl; if(data_file_name.empty()) { @@ -12584,7 +12635,7 @@ void DataSet::read_csv_1() file.close(); - // Check empty file @todo, size() methods returns 0 + // Check empty file if(data_file_preview(0).size() == 0) { @@ -12669,12 +12720,6 @@ void DataSet::read_csv_1() column_index++; } } - - // if(time_column != "") - // { - // set_column_type(time_column, DataSet::ColumnType::DateTime); - // } - } diff --git a/opennn/data_set.h b/opennn/data_set.h index 69217729e..cff6aaf69 100644 --- a/opennn/data_set.h +++ b/opennn/data_set.h @@ -504,6 +504,7 @@ class DataSet void set_samples_uses(const Tensor&); void set_samples_uses(const Tensor&); + void set_samples_uses(const Tensor&, const SampleUse); // Columns set methods @@ -721,7 +722,7 @@ class DataSet Tensor, 1> calculate_Tukey_outliers(const type& = type(1.5)) const; - void unuse_Tukey_outliers(const type& = type(1.5)) const; + void unuse_Tukey_outliers(const type& = type(1.5)); // Local outlier factor diff --git a/opennn/genetic_algorithm.cpp b/opennn/genetic_algorithm.cpp index 4b0450d89..1c270e229 100644 --- a/opennn/genetic_algorithm.cpp +++ b/opennn/genetic_algorithm.cpp @@ -1416,7 +1416,6 @@ Tensor GeneticAlgorithm::get_individual_variables_to_indexes(Tensor GeneticAlgorithm::to_string_matrix() const { diff --git a/opennn/layer.cpp b/opennn/layer.cpp index eaa2dc4c7..c7e1eef62 100644 --- a/opennn/layer.cpp +++ b/opennn/layer.cpp @@ -249,6 +249,10 @@ void Layer::linear(type* x_data, const Tensor& x_dimensions, type* y_d if(!same_dimensions(0)) { + + cout << "x: " << x_dimensions << endl; + cout << "y: " << y_dimensions << endl; + ostringstream buffer; buffer << "OpenNN Exception: Layer class.\n" diff --git a/opennn/long_short_term_memory_layer.cpp b/opennn/long_short_term_memory_layer.cpp index 997012849..5f33d9362 100644 --- a/opennn/long_short_term_memory_layer.cpp +++ b/opennn/long_short_term_memory_layer.cpp @@ -3973,7 +3973,6 @@ void LongShortTermMemoryLayer::calculate_output_biases_error_gradient(const Tens /// Returns a string with the expression of the inputs-outputs relationship of the layer. /// @param inputs_names Vector of strings with the name of the layer inputs. /// @param outputs_names Vector of strings with the name of the layer outputs. -/// @todo Update this method. string LongShortTermMemoryLayer::write_expression(const Tensor& inputs_names, const Tensor& outputs_names) const { diff --git a/opennn/loss_index.cpp b/opennn/loss_index.cpp index 3aaff0792..213f929d6 100644 --- a/opennn/loss_index.cpp +++ b/opennn/loss_index.cpp @@ -394,10 +394,13 @@ void LossIndex::back_propagate(const DataSetBatch& batch, if(regularization_method != RegularizationMethod::NoRegularization) { const type regularization = calculate_regularization(back_propagation.parameters); + back_propagation.regularization = regularization; + back_propagation.loss += regularization_weight * regularization; calculate_regularization_gradient(back_propagation.parameters, back_propagation.regularization_gradient); + back_propagation.gradient.device(*thread_pool_device) += back_propagation.regularization_gradient; } @@ -411,7 +414,6 @@ void LossIndex::back_propagate(const DataSetBatch& batch, /// This method calculates the second-order loss. /// It is used for optimization of parameters during training. /// Returns a second-order terms loss structure, which contains the values and the Hessian of the error terms function. -/// @todo Update method. void LossIndex::back_propagate_lm(const DataSetBatch& batch, NeuralNetworkForwardPropagation& forward_propagation, diff --git a/opennn/minkowski_error.cpp b/opennn/minkowski_error.cpp index 8a71da413..2c0e9faf3 100644 --- a/opennn/minkowski_error.cpp +++ b/opennn/minkowski_error.cpp @@ -84,7 +84,6 @@ void MinkowskiError::set_Minkowski_parameter(const type& new_Minkowski_parameter /// \param batch /// \param forward_propagation /// \param back_propagation -/// @todo Divide by number of samples. void MinkowskiError::calculate_error(const DataSetBatch& batch, const NeuralNetworkForwardPropagation&, diff --git a/opennn/model_selection.cpp b/opennn/model_selection.cpp index e138183b0..ef5f18bfc 100644 --- a/opennn/model_selection.cpp +++ b/opennn/model_selection.cpp @@ -308,7 +308,6 @@ void ModelSelection::check() const /// Perform the neurons selection, returns a structure with the results of the neurons selection. /// It also set the neural network of the training strategy pointer with the optimum parameters. -/// @todo NeuronsSelectionResults ModelSelection::perform_neurons_selection() { diff --git a/opennn/neural_network.cpp b/opennn/neural_network.cpp index 1f685f671..77a34f7e8 100644 --- a/opennn/neural_network.cpp +++ b/opennn/neural_network.cpp @@ -1826,7 +1826,7 @@ Tensor NeuralNetwork::calculate_scaled_outputs(type* scaled_inputs_data } else if(inputs_dimensions_number == 4) { - /// @todo + /// @todo CONV } else { @@ -1891,7 +1891,7 @@ string NeuralNetwork::calculate_text_outputs(TextGenerationAlphabet& text_genera } -/// @todo +/// @todo TEXT GENERATION string NeuralNetwork::generate_word(TextGenerationAlphabet& text_generation_alphabet, const string& first_letters, const Index& length) { @@ -1953,7 +1953,7 @@ string NeuralNetwork::generate_word(TextGenerationAlphabet& text_generation_alph } -/// @todo +/// @todo TEXT GENERATION string NeuralNetwork::generate_phrase(TextGenerationAlphabet& text_generation_alphabet, const string& first_letters, const Index& length) { @@ -1996,7 +1996,6 @@ string NeuralNetwork::generate_phrase(TextGenerationAlphabet& text_generation_al /// For each layer: inputs, neurons, activation function. -/// @todo Complete for the rest of the layers. Tensor NeuralNetwork::get_information() const { @@ -2025,6 +2024,22 @@ Tensor NeuralNetwork::get_information() const information(i,2) = probabilistic_layer->write_activation_function(); } + else if(layer_type == "LongShortTermMemory") + { + const LongShortTermMemoryLayer* long_short_term_memory_layer = static_cast(trainable_layers_pointers(i)); + + information(i,2) = long_short_term_memory_layer->write_activation_function(); + } + else if(layer_type == "Recurrent") + { + const RecurrentLayer* recurrent_layer = static_cast(trainable_layers_pointers(i)); + + information(i,2) = recurrent_layer->write_activation_function(); + } + else + { + information(i,2) = "No activation function"; + } } return information; diff --git a/opennn/normalized_squared_error.cpp b/opennn/normalized_squared_error.cpp index a4d1ec2ff..c6791aaa6 100644 --- a/opennn/normalized_squared_error.cpp +++ b/opennn/normalized_squared_error.cpp @@ -89,8 +89,6 @@ void NormalizedSquaredError::set_normalization_coefficient() } -/// @todo What is targets_t1 ??? - void NormalizedSquaredError::set_time_series_normalization_coefficient() { //Targets matrix diff --git a/opennn/numerical_differentiation.h b/opennn/numerical_differentiation.h index 479fcecd4..f5b5ac9f2 100644 --- a/opennn/numerical_differentiation.h +++ b/opennn/numerical_differentiation.h @@ -80,7 +80,6 @@ class NumericalDifferentiation template Tensor calculate_derivatives(const T& t, Tensor(T::*f)(const Tensor&) const, const Tensor& x) const { - const Tensor h = calculate_h(x); const Tensor x_forward = x + h; diff --git a/opennn/optimization_algorithm.cpp b/opennn/optimization_algorithm.cpp index 4ee9292ae..a6cc69ff2 100644 --- a/opennn/optimization_algorithm.cpp +++ b/opennn/optimization_algorithm.cpp @@ -524,10 +524,25 @@ string OptimizationAlgorithm::write_time(const type& time) const } -/// @todo +/// Saves the training results into a CSV document +/// @param file_name Path to the output file. -void TrainingResults::save(const string&) const +void TrainingResults::save(const string& file_name) const { + Tensor final_results = write_final_results(); + + ofstream file; + file.open(file_name); + + if(file) + { + for(Index i = 0; i < final_results.dimension(0); i++) + { + file << final_results(i,0) << "; " << final_results(i,1) << "\n"; + } + + file.close(); + } } @@ -588,7 +603,7 @@ Tensor TrainingResults::write_final_results(const Index& precision) c selection_error_history.size() == 0 ? buffer << "NAN" - : buffer << setprecision(precision) << selection_error_history(size-1); + : buffer << setprecision(precision) << selection_error_history(size-1); final_results(4,1) = buffer.str(); diff --git a/opennn/optimization_algorithm.h b/opennn/optimization_algorithm.h index 848036537..523bc2b20 100644 --- a/opennn/optimization_algorithm.h +++ b/opennn/optimization_algorithm.h @@ -172,14 +172,14 @@ struct OptimizationAlgorithmData void print() const { -// cout << "Potential parameters:" << endl; -// cout << potential_parameters << endl; + cout << "Potential parameters:" << endl; + cout << potential_parameters << endl; -// cout << "Training direction:" << endl; -// cout << training_direction << endl; + cout << "Training direction:" << endl; + cout << training_direction << endl; -// cout << "Initial learning rate:" << endl; -// cout << initial_learning_rate << endl; + cout << "Initial learning rate:" << endl; + cout << initial_learning_rate << endl; } Tensor potential_parameters; diff --git a/opennn/perceptron_layer.cpp b/opennn/perceptron_layer.cpp index 906e9fc0f..b445ff388 100644 --- a/opennn/perceptron_layer.cpp +++ b/opennn/perceptron_layer.cpp @@ -521,8 +521,7 @@ void PerceptronLayer::calculate_combinations(const Tensor& inputs, } -/* @todo -MKL implementation +/* @todo MKL implementation #ifdef OPENNN_MKL @@ -929,9 +928,6 @@ void PerceptronLayer::calculate_hidden_delta(ProbabilisticLayerForwardPropagatio { if(probabilistic_layer_pointer->get_activation_function() != ProbabilisticLayer::ActivationFunction::Softmax) { - /// ¿¿?? - /// @todo Check - deltas.device(*thread_pool_device) = (next_deltas*next_forward_propagation->activations_derivatives.reshape(Eigen::array {{next_forward_propagation->activations_derivatives.dimension(0),1}})).contract(next_synaptic_weights, A_BT); } diff --git a/opennn/recurrent_layer.cpp b/opennn/recurrent_layer.cpp index b9d52d07f..f17124836 100644 --- a/opennn/recurrent_layer.cpp +++ b/opennn/recurrent_layer.cpp @@ -537,14 +537,22 @@ void RecurrentLayer::set_recurrent_weights_constant(const type& value) } -/// @todo +/// Initializes the input weights of all the neurons in the layer of neurons neuron random. -void RecurrentLayer::initialize_input_weights_Glorot(const type&, const type&) +void RecurrentLayer::set_input_weights_random() { input_weights.setRandom(); } +/// Initializes the recurrent weights of all the neurons in the layer of neurons neuron random. + +void RecurrentLayer::set_recurrent_weights_random() +{ + recurrent_weights.setRandom(); +} + + /// Initializes all the biases, input weights and recurrent weights in the neural newtork with a given value. /// @param value Parameters initialization value. @@ -651,6 +659,17 @@ void RecurrentLayer::calculate_activations(Tensor& combinations_1d, } +Tensor RecurrentLayer::get_activations(const Tensor& combinations) const +{ + Tensor combinations_copy(combinations); + Tensor activations(combinations); + + calculate_activations(combinations_copy, activations); + + return activations; +} + + void RecurrentLayer::calculate_activations_derivatives(type* combinations_data, const Tensor& combinations_dimensions, type* activations_data, const Tensor& activations_dimensions, type* activations_derivatives_data, const Tensor& activations_derivatives_dimensions) @@ -910,7 +929,7 @@ void RecurrentLayer::calculate_outputs(type* inputs_data, const Tensor TensorMap> inputs(inputs_data, inputs_dimensions(0), inputs_dimensions(1)); TensorMap> outputs(outputs_data, outputs_dimensions(0), outputs_dimensions(1)); - for(Index i = 0; i < samples_number; i++) /// @todo use vector maps instead of chipping + for(Index i = 0; i < samples_number; i++) { if(i%timesteps == 0) hidden_states.setZero(); @@ -1287,7 +1306,6 @@ void RecurrentLayer::calculate_recurrent_weights_error_gradient(const Tensor& inputs_names, const Tensor& outputs_names) const diff --git a/opennn/recurrent_layer.h b/opennn/recurrent_layer.h index c8e1d7456..c581eee9e 100644 --- a/opennn/recurrent_layer.h +++ b/opennn/recurrent_layer.h @@ -139,7 +139,9 @@ class RecurrentLayer : public Layer void set_input_weights_constant(const type&); void set_recurrent_weights_constant(const type&); - void initialize_input_weights_Glorot(const type&, const type&); + + void set_input_weights_random(); + void set_recurrent_weights_random(); void set_parameters_constant(const type&) final; @@ -156,6 +158,8 @@ class RecurrentLayer : public Layer void calculate_activations(Tensor&, Tensor&) const; + Tensor get_activations(const Tensor&) const; + void calculate_activations_derivatives(type*, const Tensor&, type*, const Tensor&, type*, const Tensor&); diff --git a/opennn/scaling_layer.cpp b/opennn/scaling_layer.cpp index 02176268a..7c69d5251 100644 --- a/opennn/scaling_layer.cpp +++ b/opennn/scaling_layer.cpp @@ -840,7 +840,7 @@ void ScalingLayer::calculate_outputs(type* inputs_data, const Tensor& { const Index input_rank = inputs_dimensions.size(); - if(input_rank == 2) /// @todo optimize with TensorMap and tensor options + if(input_rank == 2) { const Index points_number = inputs_dimensions(0); const Index neurons_number = get_neurons_number(); @@ -861,67 +861,68 @@ void ScalingLayer::calculate_outputs(type* inputs_data, const Tensor& throw invalid_argument(buffer.str()); } - for(Index i = 0; i < points_number; i++) + for(Index i = 0; i < neurons_number; i++) { - for(Index j = 0; j < neurons_number; j++) + const Scaler scaler = scalers(i); + + Tensor column = inputs.chip(i, 1); + + if(abs(descriptives(i).standard_deviation) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN)) + { + if(display) + { + cout << "display: " << display << endl; + cout << "OpenNN Warning: ScalingLayer class.\n" + << "Tensor calculate_outputs(const Tensor&) const method.\n" + << "Standard deviation of variable " << i << " is zero.\n" + << "Those variables won't be scaled.\n"; + } + } + else { - if(abs(descriptives(j).standard_deviation) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN)) + if(scaler == Scaler::NoScaling) + { + + } + else if(scaler == Scaler::MinimumMaximum) + { + const type slope = + (max_range-min_range)/(descriptives(i).maximum-descriptives(i).minimum); + + const type intercept = + (min_range*descriptives(i).maximum-max_range*descriptives(i).minimum)/(descriptives(i).maximum-descriptives(i).minimum); + + column = intercept + slope*inputs.chip(i, 1); + } + else if(scaler == Scaler::MeanStandardDeviation) + { + const type slope = static_cast(1)/descriptives(i).standard_deviation; + + const type intercept = -descriptives(i).mean/descriptives(i).standard_deviation; + + column = intercept + slope*inputs.chip(i, 1); + } + else if(scaler == Scaler::StandardDeviation) { - if(false) - { - cout << "OpenNN Warning: ScalingLayer class.\n" - << "Tensor calculate_outputs(const Tensor&) const method.\n" - << "Standard deviation of variable " << j << " is zero.\n" - << "Those variables won't be scaled.\n"; - } - - outputs(i,j) = inputs(i,j); + column = static_cast(1/descriptives(i).standard_deviation) * inputs.chip(i, 1);/*column/static_cast(descriptives(i).standard_deviation);*/ + } + else if(scaler == Scaler::Logarithm) + { + column = inputs.chip(i,1).log(); } else { - if(scalers(j) == Scaler::NoScaling) - { - outputs(i,j) = inputs(i,j); - } - else if(scalers(j) == Scaler::MinimumMaximum) - { - const type slope = - (max_range-min_range)/(descriptives(j).maximum-descriptives(j).minimum); - - const type intercept = - (min_range*descriptives(j).maximum-max_range*descriptives(j).minimum)/(descriptives(j).maximum-descriptives(j).minimum); - - outputs(i,j) = inputs(i,j)*slope + intercept; - } - else if(scalers(j) == Scaler::MeanStandardDeviation) - { - const type slope = static_cast(1)/descriptives(j).standard_deviation; - - const type intercept = -descriptives(j).mean/descriptives(j).standard_deviation; - - outputs(i,j) = inputs(i,j)*slope + intercept; - - } - else if(scalers(j) == Scaler::StandardDeviation) - { - outputs(i,j) = inputs(i,j)/descriptives(j).standard_deviation; - } - else if(scalers(j) == Scaler::Logarithm) - { - outputs(i,j) = log(inputs(i,j)); - } - else - { - ostringstream buffer; - - buffer << "OpenNN Exception: ScalingLayer class\n" - << "Tensor calculate_outputs(const Tensor&) const method.\n" - << "Unknown scaling method.\n"; - - throw invalid_argument(buffer.str()); - } + ostringstream buffer; + + buffer << "OpenNN Exception: ScalingLayer class\n" + << "Tensor calculate_outputs(const Tensor&) const method.\n" + << "Unknown scaling method.\n"; + + throw invalid_argument(buffer.str()); } + } + outputs.chip(i, 1) = column; } } else if(input_rank == 4) diff --git a/opennn/statistics.cpp b/opennn/statistics.cpp index a457fb9f2..c24456dba 100644 --- a/opennn/statistics.cpp +++ b/opennn/statistics.cpp @@ -311,7 +311,7 @@ Histogram::Histogram(const Tensor& data, for(Index i = 0; i < data.dimension(0); i++) { value = data(i); - if(is_nan(value)) continue; + if(isnan(value)) continue; corresponding_bin = int((value - data_minimum) / step); @@ -1730,7 +1730,6 @@ Histogram histogram_centered(const Tensor& vector, const type& center, /// The size of both subvectors is the number of bins. /// The first subvector contains the frequency of the bins. /// The second subvector contains the center of the bins. -/// @todo isnan is not defined for bool. Histogram histogram(const Tensor& v) { @@ -1794,7 +1793,6 @@ Tensor total_frequencies(const Tensor& histograms) /// Each subvector contains the frequencies and centers of that colums. /// @param matrix Data to calculate histograms /// @param bins_number Number of bins for each histogram. -/// @todo update this method Tensor histograms(const Tensor& matrix, const Index& bins_number) { @@ -2091,7 +2089,6 @@ Descriptives descriptives(const Tensor& vector) /// the normal, half-normal and uniform cumulative distribution. It returns 0, 1 /// or 2 if the closest distribution is the normal, half-normal or the uniform, /// respectively. -/// @todo review. Index perform_distribution_distance_analysis(const Tensor& vector) { @@ -3048,15 +3045,16 @@ Tensor minimal_indices(const Tensor& vector, const Index& num /// Returns the indices of the largest elements in the vector. /// @param number Number of maximal indices to be computed. -/// @todo Clea variables names minim, vector_!!! Tensor maximal_indices(const Tensor& vector, const Index& number) { - Tensor vector_ = vector; - const Index size = vector.dimension(0); + + const Eigen::Tensor minimum = vector.minimum(); + + Tensor vector_copy = vector; + Tensor maximal_indices(number); - const Eigen::Tensor minim = vector.minimum(); #ifdef OPENNN_DEBUG @@ -3075,18 +3073,18 @@ Tensor maximal_indices(const Tensor& vector, const Index& num for(Index j = 0; j < number; j++) { Index maximal_index = 0; - type maximal = vector_(0); + type maximal = vector_copy(0); for(Index i = 0; i < size; i++) { - if(vector_(i) > maximal) + if(vector_copy(i) > maximal) { maximal_index = i; - maximal = vector_(i); + maximal = vector_copy(i); } } - vector_(maximal_index) = minim(0) - type(1); + vector_copy(maximal_index) = minimum(0) - type(1); maximal_indices(j) = maximal_index; } diff --git a/opennn/statistics.h b/opennn/statistics.h index 14e34e73d..ee909e674 100644 --- a/opennn/statistics.h +++ b/opennn/statistics.h @@ -297,9 +297,6 @@ struct Histogram // Percentiles Tensor percentiles(const Tensor&); - // Means by categories - Tensor means_by_categories(const Tensor& matrix); - // NAN methods Index count_nan(const Tensor&); } diff --git a/opennn/tensor_utilities.cpp b/opennn/tensor_utilities.cpp index 5ecefd92d..b9462d9ee 100644 --- a/opennn/tensor_utilities.cpp +++ b/opennn/tensor_utilities.cpp @@ -442,6 +442,57 @@ Tensor get_indices_less_than(const Tensor& vector, const dou }; +Index count_elements_greater_than(const Tensor& vector, const Index& bound) +{ + Index count = 0; + + for(Index i = 0; i < vector.size(); i++) + { + if(vector(i) > bound) + count++; + } + + return count; +}; + + +Tensor get_elements_greater_than(const Tensor& vector, const Index& bound) +{ + const Index indices_size = count_elements_greater_than(vector, bound); + + Tensor indices(indices_size); + + Index index = 0; + + for(Index i = 0; i < vector.size(); i++) + { + if(vector(i) > bound) + { + indices(index) = vector(i); + index++; + } + } + + return indices; +}; + + +Tensor get_elements_greater_than(const Tensor,1>& vectors, const Index& bound) +{ + const Index vectors_number = vectors.size(); + + Tensor indices(0); + + for(Index i = 0; i < vectors_number; i++) + { + Tensor indices_vector = get_elements_greater_than(vectors(i), bound); + + indices = join_vector_vector(indices, indices_vector); + } + + return indices; +}; + void delete_indices(Tensor& vector, const Tensor& indices) { @@ -956,6 +1007,7 @@ void check_columns_number(const Tensor& matrix, const Index& columns_nu } } + void check_rows_number(const Tensor& matrix, const Index& rows_number, const string& log) { if(matrix.dimension(1) != rows_number) @@ -970,6 +1022,19 @@ void check_rows_number(const Tensor& matrix, const Index& rows_number, } +Tensor join_vector_vector(const Tensor& x, const Tensor& y) +{ + const Index size = x.size() + y.size(); + + Tensor data(size); + + std::copy(x.data(), x.data() + x.size(), data.data()); + std::copy(y.data(), y.data() + y.size(), data.data() + x.size()); + + return data; +} + + Tensor assemble_vector_vector(const Tensor& x, const Tensor& y) { const Index rows_number = x.size(); diff --git a/opennn/tensor_utilities.h b/opennn/tensor_utilities.h index 3ac654fce..ae6a48a04 100644 --- a/opennn/tensor_utilities.h +++ b/opennn/tensor_utilities.h @@ -52,20 +52,24 @@ void save_csv(const Tensor&, const string&); // Rank and indices methods - Tensor calculate_rank_greater(const Tensor&); Tensor calculate_rank_less(const Tensor&); Tensor sort_by_rank(const Tensor&, const Tensor&); Tensor sort_by_rank(const Tensor&, const Tensor&); Index count_elements_less_than(const Tensor&, const Index&); +bool is_less_than(const Tensor&, const type&); Tensor get_indices_less_than(const Tensor&, const Index&); Index count_elements_less_than(const Tensor&, const double&); Tensor get_indices_less_than(const Tensor&, const double&); -void delete_indices(Tensor&, const Tensor&); +Index count_elements_greater_than(const Tensor&, const Index&); +Tensor get_elements_greater_than(const Tensor&, const Index&); +Tensor get_elements_greater_than(const Tensor,1>&, const Index&); + void delete_indices(Tensor&, const Tensor&); +void delete_indices(Tensor&, const Tensor&); void delete_indices(Tensor&, const Tensor&); Tensor get_first(const Tensor&, const Index&); @@ -109,25 +113,28 @@ void check_dimensions(const Tensor&, const Index&, const Index&, const void check_columns_number(const Tensor&, const Index&, const string&); void check_rows_number(const Tensor&, const Index&, const string& ); -bool is_less_than(const Tensor&, const type&); bool contains(const Tensor&, const type&); bool contains(const Tensor&, const string&); bool contains(const Tensor&, const Index&); +// Assemble methods + +Tensor join_vector_vector(const Tensor&, const Tensor&); + Tensor assemble_vector_vector(const Tensor&, const Tensor&); Tensor assemble_vector_matrix(const Tensor&, const Tensor&); Tensor assemble_matrix_vector(const Tensor&, const Tensor&); Tensor assemble_matrix_matrix(const Tensor&, const Tensor&); Tensor assemble_text_vector_vector(const Tensor&, const Tensor&); -string tensor_string_to_text(const Tensor&, string&); - -Tensor delete_row(const Tensor&, const Index&); Tensor push_back(const Tensor&, const Index&); Tensor push_back(const Tensor&, const string&); Tensor push_back(const Tensor&, const type&); +Tensor delete_row(const Tensor&, const Index&); + +string tensor_string_to_text(const Tensor&, string&); Tensor to_string_tensor(const Tensor&); template diff --git a/opennn/testing_analysis.cpp b/opennn/testing_analysis.cpp index 8eccd7556..a98fc0281 100644 --- a/opennn/testing_analysis.cpp +++ b/opennn/testing_analysis.cpp @@ -1503,21 +1503,14 @@ type TestingAnalysis::calculate_determination_coefficient(const Tensor& #endif - type numerador = 0; const Tensor targets_mean = targets.mean(); - type denominador = 0; - // @todo Implementation with tensor operations + Tensor numerator = ((targets-outputs)*(targets-outputs)).sum(); + Tensor denominator = ((- targets_mean(0) + targets)*(- targets_mean(0) + targets)).sum(); - for(Index i = 0; i < outputs.size(); i++) - { - numerador += (targets(i) - outputs(i))*(targets(i) - outputs(i)); - denominador += (targets(i) - targets_mean(0))*(targets(i) - targets_mean(0)); - } - - denominador == 0 ? denominador = 1 : 0; + denominator(0) == 0 ? denominator(0) = 1 : 0; - type determination_coefficient = type(1) - (numerador/denominador); + type determination_coefficient = type(1) - (numerator(0)/denominator(0)); return determination_coefficient; }; @@ -1902,7 +1895,6 @@ Tensor TestingAnalysis::calculate_roc_curve(const Tensor& targ points_number = maximum_points_number; - if(targets.dimension(1) != 1) { ostringstream buffer; @@ -1935,7 +1927,6 @@ Tensor TestingAnalysis::calculate_roc_curve(const Tensor& targ Tensor roc_curve(points_number + 1, 3); roc_curve.setZero(); - #pragma omp parallel for schedule(dynamic) for(Index i = 1; i < static_cast(points_number); i++) @@ -1950,7 +1941,7 @@ Tensor TestingAnalysis::calculate_roc_curve(const Tensor& targ type target; type output; - for(Index j = 0; j <= targets.size(); j++) + for(Index j = 0; j < targets.size(); j++) { target = targets(j,0); output = outputs(j,0); @@ -1977,7 +1968,7 @@ Tensor TestingAnalysis::calculate_roc_curve(const Tensor& targ roc_curve(i,1) = static_cast(true_negative)/(static_cast(true_negative + false_positive)); roc_curve(i,2) = static_cast(threshold); - if( isnan(roc_curve(i,0)) ) + if(isnan(roc_curve(i,0)) ) { roc_curve(i,0) = 1; } diff --git a/opennn/testing_analysis.h b/opennn/testing_analysis.h index 8b63be8f2..57f62f50a 100644 --- a/opennn/testing_analysis.h +++ b/opennn/testing_analysis.h @@ -64,10 +64,15 @@ class TestingAnalysis Tensor targets; Tensor outputs; - /// @todo - - void save(const string&) const + void save(const string& file_name) const { + std::ofstream file; + file.open(file_name); + + file << "Goodness-of-fit analysis\n"; + file << "Determination: " << determination << endl; + + file.close(); } void print() const diff --git a/opennn/text_analytics.cpp b/opennn/text_analytics.cpp index 9f3eabc95..a02236718 100644 --- a/opennn/text_analytics.cpp +++ b/opennn/text_analytics.cpp @@ -2333,7 +2333,6 @@ Tensor TextAnalytics::top_words_correlations(const Tensor> void TextAnalytics::load_documents(const string& path) { @@ -2466,7 +2465,7 @@ void TextAnalytics::load_documents(const string& path) } -/// @todo Explain. +/// @todo TEXT GENERATION Explain. TextGenerationAlphabet::TextGenerationAlphabet() { diff --git a/opennn/unscaling_layer.cpp b/opennn/unscaling_layer.cpp index 2719e1cad..a2370b07d 100644 --- a/opennn/unscaling_layer.cpp +++ b/opennn/unscaling_layer.cpp @@ -186,7 +186,7 @@ Tensor UnscalingLayer::write_unscaling_methods() const { const Index neurons_number = get_neurons_number(); - Tensor scaling_methods_strings(neurons_number); + Tensor scaling_methods_strings(neurons_number); for(Index i = 0; i < neurons_number; i++) { @@ -707,19 +707,15 @@ void UnscalingLayer::calculate_outputs(type* inputs_data, const Tensor type* outputs_data, const Tensor& outputs_dimensions) { const Index input_rank = inputs_dimensions.size(); + const Index neurons_number = get_neurons_number(); - if(input_rank == 2) /// @todo optimize with TensorMap and tensor options + if(input_rank == 2) { - TensorMap> inputs(inputs_data, inputs_dimensions(0), inputs_dimensions(1)); - TensorMap> outputs(outputs_data, outputs_dimensions(0), outputs_dimensions(1)); - - const Index neurons_number = get_neurons_number(); - - #ifdef OPENNN_DEBUG +#ifdef OPENNN_DEBUG ostringstream buffer; - const Index columns_number = inputs.dimension(1); + const Index columns_number = inputs_dimensions(1); if(columns_number != neurons_number) { @@ -730,7 +726,11 @@ void UnscalingLayer::calculate_outputs(type* inputs_data, const Tensor throw invalid_argument(buffer.str()); } - #endif +#endif + + TensorMap> inputs(inputs_data, inputs_dimensions(0), inputs_dimensions(1)); + TensorMap> outputs(outputs_data, outputs_dimensions(0), outputs_dimensions(1)); + const Index points_number = inputs_dimensions(0); if(outputs_dimensions(0) != points_number || outputs_dimensions(1) != neurons_number) @@ -744,68 +744,66 @@ void UnscalingLayer::calculate_outputs(type* inputs_data, const Tensor throw invalid_argument(buffer.str()); } - for(Index i = 0; i < points_number; i++) + for(Index i = 0; i < neurons_number; i++) { - for(Index j = 0; j < neurons_number; j++) + const Scaler scaler = scalers(i); + + Tensor column = inputs.chip(i, 1); + + if(abs(descriptives(i).standard_deviation) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN)) + { + if(display) + { + cout << "OpenNN Warning: ScalingLayer class.\n" + << "void calculate_outputs(type*, Tensor&, type*, Tensor&)\n" + << "Standard deviation of variable " << i << " is zero.\n" + << "Those variables won't be scaled.\n"; + } + } + else { - if(abs(descriptives(j).minimum - descriptives(j).maximum) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN)) + if(scaler == Scaler::NoScaling) + { + } + else if(scaler == Scaler::MinimumMaximum) + { + const type slope = (descriptives(i).maximum-descriptives(i).minimum)/(max_range-min_range); + + const type intercept = -(min_range*descriptives(i).maximum-max_range*descriptives(i).minimum)/(max_range-min_range); + + column = intercept + slope*inputs.chip(i, 1); + } + else if(scaler == Scaler::MeanStandardDeviation) + { + const type slope = descriptives(i).standard_deviation; + + const type intercept = descriptives(i).mean; + + column = intercept + slope*inputs.chip(i, 1); + } + else if(scaler == Scaler::StandardDeviation) { - if(display) - { - cout << "OpenNN Warning: ScalingLayer class.\n" - << "void calculate_outputs(type*, Tensor&, type*, Tensor&)\n" - << "Standard deviation of variable " << i << " is zero.\n" - << "Those variables won't be scaled.\n"; - } - - outputs(j) = inputs(j); + const type standard_deviation = descriptives(i).standard_deviation; + + column = standard_deviation * inputs.chip(i, 1); + } + else if(scaler == Scaler::Logarithm) + { + column = inputs.chip(i,1).exp(); } else { - if(scalers(j) == Scaler::NoScaling) - { - outputs(i,j) = inputs(i,j); - } - - else if(scalers(j) == Scaler::MinimumMaximum) - { - const type slope = (descriptives(j).maximum-descriptives(j).minimum)/(max_range-min_range); - - const type intercept = -(min_range*descriptives(j).maximum-max_range*descriptives(j).minimum)/(max_range-min_range); - - outputs(i,j) = inputs(i,j)*slope + intercept; - } - - else if(scalers(j) == Scaler::MeanStandardDeviation) - { - const type slope = descriptives(j).standard_deviation; - - const type intercept = descriptives(j).mean; - - outputs(i,j) = inputs(i,j)*slope + intercept; - } - else if(scalers(j) == Scaler::StandardDeviation) - { - const type standard_deviation = descriptives(j).standard_deviation; - - outputs(i,j) = inputs(i,j)*standard_deviation; - } - else if(scalers(j) == Scaler::Logarithm) - { - outputs(i,j) = exp(inputs(i,j)); - } - else - { - ostringstream buffer; - - buffer << "OpenNN Exception: ScalingLayer class\n" - << "void calculate_outputs(type*, Tensor&, type*, Tensor&)\n" - << "Unknown scaling method.\n"; - - throw invalid_argument(buffer.str()); - } + ostringstream buffer; + + buffer << "OpenNN Exception: ScalingLayer class\n" + << "Tensor calculate_outputs(const Tensor&) const method.\n" + << "Unknown scaling method.\n"; + + throw invalid_argument(buffer.str()); } + } + outputs.chip(i, 1) = column; } } else diff --git a/opennn/unscaling_layer.h b/opennn/unscaling_layer.h index 213319792..857504a63 100644 --- a/opennn/unscaling_layer.h +++ b/opennn/unscaling_layer.h @@ -1,4 +1,3 @@ -// @todo Test this method // OpenNN: Open Neural Networks Library // www.opennn.net // diff --git a/tests/correlations_test.cpp b/tests/correlations_test.cpp index b1783634c..74aac980b 100644 --- a/tests/correlations_test.cpp +++ b/tests/correlations_test.cpp @@ -93,7 +93,7 @@ void CorrelationsTest::test_logistic_correlation() Correlation correlation; // Test -/* + size = 20; x.resize(size); @@ -105,6 +105,7 @@ void CorrelationsTest::test_logistic_correlation() correlation = logistic_correlation_vector_vector(thread_pool_device, x, y); assert_true(abs(correlation.r) <= type(0.1), LOG); + assert_true((correlation.correlation_type == CorrelationType::Logistic), LOG); // Test @@ -118,7 +119,8 @@ void CorrelationsTest::test_logistic_correlation() correlation = logistic_correlation_vector_vector(thread_pool_device, x, y); - assert_true(correlation.r <= type(0.999), LOG); + assert_true(correlation.r >= type(0.999), LOG); + assert_true((correlation.correlation_type == CorrelationType::Logistic), LOG); y.setConstant(type(0)); @@ -127,6 +129,7 @@ void CorrelationsTest::test_logistic_correlation() correlation = logistic_correlation_vector_vector(thread_pool_device, x, y); assert_true(correlation.r - type(1) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((correlation.correlation_type == CorrelationType::Logistic), LOG); // Test @@ -171,7 +174,7 @@ void CorrelationsTest::test_logistic_correlation() correlation = logistic_correlation_vector_vector(thread_pool_device, x,y); assert_true(isnan(correlation.r), LOG); -*/ + } diff --git a/tests/data/data.dat b/tests/data/data.dat index caa4291ec..35b9fee10 100644 --- a/tests/data/data.dat +++ b/tests/data/data.dat @@ -1,3 +1,4 @@ -? 3 3 -2 ? 3 -0 1 ? +? 6 3 +3 ? 2 +2 1 ? +1 2 1 \ No newline at end of file diff --git a/tests/data_set_test.cpp b/tests/data_set_test.cpp index c63ff7331..58cbe36e6 100644 --- a/tests/data_set_test.cpp +++ b/tests/data_set_test.cpp @@ -10,7 +10,7 @@ DataSetTest::DataSetTest() : UnitTesting() { - // data_set.set_display(false); + data_set.set_display(false); } @@ -259,11 +259,10 @@ void DataSetTest::test_calculate_autocorrelations() data_set.set_steps_ahead_number(steps_ahead_number); data_set.transform_time_series(); - /// @todo bad_allocation - // autocorrelations = data_set.calculate_autocorrelations(lags_number); + autocorrelations = data_set.calculate_autocorrelations(lags_number); - // assert_true(autocorrelations.dimension(1) == 10, LOG); - // assert_true(autocorrelations.dimension(0) == 2, LOG); + assert_true(autocorrelations.dimension(0) == 2, LOG); + assert_true(autocorrelations.dimension(1) == 1, LOG); } @@ -455,7 +454,7 @@ void DataSetTest::test_set_data_constant() } -void DataSetTest::test_calculate_target_distribution() ///@todo non existing DataSet methods +void DataSetTest::test_calculate_target_distribution() { cout << "test_calculate_target_distribution\n"; @@ -463,61 +462,58 @@ void DataSetTest::test_calculate_target_distribution() ///@todo non existing Dat // Test two classes - data.resize(4, 5); + data.resize(5, 5); - data.setValues({{type(2),type(5),type(6),type(9),type(8)}, - {type(2),type(9),type(1),type(9),type(4)}, - {type(6),type(5),type(6),type(7),type(3)}, - {type(0),static_cast(NAN),type(1),type(0),type(1)}}); + data.setValues({{type(2),type(5),type(6),type(9),type(0)}, + {type(2),type(9),type(1),type(9),type(0)}, + {type(2),type(9),type(1),type(9),static_cast(NAN)}, + {type(6),type(5),type(6),type(7),type(1)}, + {type(0),type(1),type(0),type(1),type(1)}}); data_set.set(data); target_variables_indices.resize(1); - target_variables_indices.setValues({3}); + target_variables_indices.setValues({4}); - input_variables_indices.resize(3); - input_variables_indices.setValues({0, 1, 2}); + input_variables_indices.resize(4); + input_variables_indices.setValues({0, 1, 2, 3}); - // data_set.set_target_variables_indices(target_variables_indices); - // data_set.set_input_variables_indices(input_variables_indices); + data_set.set_input_target_columns(input_variables_indices, target_variables_indices); target_distribution = data_set.calculate_target_distribution(); Tensor solution(2); solution(0) = 2; solution(1) = 2; - // assert_true(target_distribution(0) == solution(0), LOG); - // assert_true(target_distribution(1) == solution(1), LOG); + assert_true(target_distribution(0) == solution(0), LOG); + assert_true(target_distribution(1) == solution(1), LOG); // Test more two classes - data.resize(6, 6); + data.resize(5, 9); data.setZero(); - data.setValues({{type(2),type(5),type(6),type(9),type(8),type(7)}, - {type(2),type(9),type(1),type(9),type(4),type(5)}, - {type(6),type(5),type(6),type(7),type(3),type(2)}, - {type(6),type(5),type(6),type(7),type(3),type(2)}, - {type(0),static_cast(NAN),type(1),type(0),type(2),type(2)}, - {static_cast(NAN),static_cast(NAN),type(1),type(0),type(0),type(2)}}); + data.setValues({{type(2),type(5),type(6),type(9),type(8),type(7),type(1),type(0),type(0)}, + {type(2),type(9),type(1),type(9),type(4),type(5),type(0),type(1),type(0)}, + {type(6),type(5),type(6),type(7),type(3),type(2),type(0),type(0),type(1)}, + {type(6),type(5),type(6),type(7),type(3),type(2),type(0),type(0),type(1)}, + {type(0),static_cast(NAN),type(1),type(0),type(2),type(2),type(0),type(1),type(0)}}); - target_variables_indices.resize(2); - target_variables_indices.setValues({2,3}); + data_set.set_data(data); + + target_variables_indices.resize(3); + target_variables_indices.setValues({6,7,8}); input_variables_indices.resize(2); input_variables_indices.setValues({0, 1}); - // data_set.set_target_variables_indices(target_variables_indices); - // data_set.set_input_variables_indices(input_variables_indices); - - data_set.set_data(data); + data_set.set_input_target_columns(input_variables_indices, target_variables_indices); target_distribution = data_set.calculate_target_distribution(); - // assert_true(target_distribution[0] == 6, LOG); - // assert_true(target_distribution[1] == 3, LOG); - // assert_true(target_distribution[2] == 2, LOG); - + assert_true(target_distribution[0] == 1, LOG); + assert_true(target_distribution[1] == 2, LOG); + assert_true(target_distribution[2] == 2, LOG); } @@ -540,7 +536,6 @@ void DataSetTest::test_calculate_Tukey_outliers() assert_true(outliers_indices(0)(0) == 0, LOG); } -/// @todo void DataSetTest::test_calculate_euclidean_distance() { cout << "test_calculate_euclidean_distance\n"; @@ -655,83 +650,81 @@ void DataSetTest::test_read_csv() data_set.set(); data_set.set_has_columns_names(true); data_set.set_separator(' '); - data_string = "\n" - "x y\n" - "\n" - "1 2\n" - "3 4\n"; + data_string = "x y\n" + "1 2\n" + "3 4\n" + "5 6"; file.open(data_file_name.c_str()); file << data_string; file.close(); - /// @todo read_csv() with set_has_columns_names(true) - /* - data_set.read_csv(); - data = data_set.get_data(); + data_set.read_csv(); - assert_true(data_set.get_header_line(), LOG); - assert_true(data_set.get_variable_name(0) == "x", LOG); - assert_true(data_set.get_variable_name(1) == "y", LOG); + data = data_set.get_data(); - assert_true(data.dimension(0) == 2, LOG); - assert_true(data.dimension(1) == 2, LOG); + assert_true(data_set.get_header_line(), LOG); + assert_true(data_set.get_variable_name(0) == "x", LOG); + assert_true(data_set.get_variable_name(1) == "y", LOG); - assert_true((data(0,0) - 1.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(0,1) - 2.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(1,0) - 3.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(1,1) - 4.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true(data.dimension(0) == 3, LOG); + assert_true(data.dimension(1) == 2, LOG); - // Test + assert_true((data(0,0) - 1.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(0,1) - 2.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(1,0) - 3.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(1,1) - 4.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - data_set.set_has_columns_names(true); - data_set.set_separator(','); + // Test - data_string = "\tx \t ,\t y \n" - "\t1 \t, \t 2 \n" - "\t3 \t, \t 4 \n"; + data_set.set_has_columns_names(true); + data_set.set_separator(','); - file.open(data_file_name.c_str()); - file << data_string; - file.close(); + data_string = "\tx\t,\ty\n" + "\t1\t,\t2\n" + "\t3\t,\t4"; - data_set.read_csv(); + file.open(data_file_name.c_str()); + file << data_string; + file.close(); - data = data_set.get_data(); + data_set.read_csv(); - assert_true(data_set.get_variable_name(0) == "x", LOG); - assert_true(data_set.get_variable_name(1) == "y", LOG); + data = data_set.get_data(); - assert_true((data(0,0) - 1.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(0,1) - 2.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(1,0) - 3.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(1,1) - 4.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true(data_set.get_variable_name(0) == "x", LOG); + assert_true(data_set.get_variable_name(1) == "y", LOG); - // Test + assert_true((data(0,0) - 1.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(0,1) - 2.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(1,0) - 3.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(1,1) - 4.0) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + + // Test + + data_set.set_has_columns_names(true); + data_set.set_separator(','); - data_set.set_has_columns_names(true); - data_set.set_separator(','); + data_string = "x , y\n" + "1 , 2\n" + "3 , 4\n"; - data_string = "x , y\n" - "1 , 2\n" - "3 , 4\n"; + file.open(data_file_name.c_str()); + file << data_string; + file.close(); - file.open(data_file_name.c_str()); - file << data_string; - file.close(); + data_set.read_csv(); - data_set.read_csv(); + data = data_set.get_data(); - data = data_set.get_data(); + assert_true(data_set.get_variable_name(0) == "x", LOG); + assert_true(data_set.get_variable_name(1) == "y", LOG); - assert_true(data_set.get_variable_name(0) == "x", LOG); - assert_true(data_set.get_variable_name(1) == "y", LOG); + assert_true((data(0,0) - 1.0 ) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(0,1) - 2.0 ) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(1,0) - 3.0 ) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true((data(1,1) - 4.0 ) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(0,0) - 1.0 ) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(0,1) - 2.0 ) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(1,0) - 3.0 ) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true((data(1,1) - 4.0 ) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); -*/ // Test data_set.set_has_columns_names(false); @@ -835,13 +828,14 @@ void DataSetTest::test_read_csv() // Test + data_set.set_has_columns_names(false); data_set.set_separator(' '); - data_string = "1 2\n3 4\n5 6\n"; + data_string = "1 2\n3 4\n5 6"; file.open(data_file_name.c_str()); file << data_string; file.close(); -/* + data_set.read_csv(); data_set.set_variable_name(0, "x"); data_set.set_variable_name(1, "y"); @@ -851,7 +845,7 @@ void DataSetTest::test_read_csv() assert_true(data_set.get_variable_name(0) == "x", LOG); assert_true(data_set.get_variable_name(1) == "y", LOG); -*/ + // Test data_set.set_has_columns_names(false); @@ -906,7 +900,6 @@ void DataSetTest::test_read_csv() assert_true(data.dimension(0) == 10, LOG); assert_true(data.dimension(1) == 7, LOG); - } @@ -1212,9 +1205,9 @@ void DataSetTest::test_transform_time_series() assert_true(data_set.get_samples_number() == 7, LOG); assert_true(data_set.get_input_variables_number() == 4, LOG); - assert_true(data_set.get_target_variables_number() == 2, LOG); - - assert_true(data_set.get_target_columns_number() == 2, LOG); + assert_true(data_set.get_target_variables_number() == 1, LOG); + assert_true(data_set.get_target_columns_number() == 1, LOG); + assert_true(data_set.get_unused_variables_number() == 1, LOG); assert_true(data_set.get_variable_name(0) == "x_lag_1", LOG); assert_true(data_set.get_variable_name(1) == "y_lag_1", LOG); @@ -1388,16 +1381,15 @@ void DataSetTest::test_scrub_missing_values() data_set.set_separator(' '); data_set.set_missing_values_label("?"); - data_string ="? 3 3\n" - "2 ? 3\n" - "0 1 ?\n"; + data_string ="? 6 3\n" + "3 ? 2\n" + "2 1 ?\n" + "1 2 1"; file.open(data_file_name.c_str()); file << data_string; file.close(); - /// @todo read_csv() doesnt work propperly - /* data_set.read_csv(); data_set.set_missing_values_method(DataSet::MissingValuesMethod::Mean); @@ -1405,10 +1397,9 @@ void DataSetTest::test_scrub_missing_values() data = data_set.get_data(); - assert_true(abs(data(0,0) - type(1)) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true(abs(data(1,1) - type(2.0)) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - assert_true(abs(data(2,2) - type(3.0)) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); -*/ + assert_true(abs(data(0,0) - type(2.0)) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true(abs(data(1,1) - type(3.0)) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true(isnan(data(2,2)), LOG); } @@ -1471,9 +1462,8 @@ void DataSetTest::test_calculate_used_targets_mean() } -void DataSetTest::test_calculate_selection_targets_mean(){ - /// @todo fails when running "suite" test - /* +void DataSetTest::test_calculate_selection_targets_mean() +{ cout << "test_calculate_selection_targets_mean\n"; Tensor target_indices; @@ -1483,15 +1473,15 @@ void DataSetTest::test_calculate_selection_targets_mean(){ // Test - data.resize(4, 3); + data.resize(3, 4); data.setValues({{1, static_cast(NAN), 6, 9}, {1, 2, 5, 2}, {3, 2, static_cast(NAN), 4}}); data_set.set_data(data); - target_indices.resize(1); - target_indices.setValues({2}); + target_indices.resize(2); + target_indices.setValues({2,3}); selection_indices.resize(2); selection_indices.setValues({0, 1}); @@ -1499,11 +1489,13 @@ void DataSetTest::test_calculate_selection_targets_mean(){ data_set.set_input(); data_set.set_selection(selection_indices); -// selection_targets_mean = data_set.calculate_selection_targets_mean(); + data_set.set_input_target_columns(Tensor(), target_indices); -// assert_true(means == solutions, LOG); + selection_targets_mean = data_set.calculate_selection_targets_mean(); -*/} + assert_true(selection_targets_mean(0) == type(5.5) , LOG); + assert_true(selection_targets_mean(1) == type(5.5) , LOG); +} void DataSetTest::test_calculate_input_target_correlations() @@ -1609,6 +1601,7 @@ void DataSetTest::test_calculate_input_target_correlations() assert_true(input_target_correlations(i).correlation_type == CorrelationType::Linear, LOG); } + // Test 5 (categorical and categorical) data_set.set(); @@ -1625,13 +1618,9 @@ void DataSetTest::test_calculate_input_target_correlations() input_target_correlations = data_set.calculate_input_target_columns_correlations(); - assert_true(input_target_correlations(0,0).r < 1, LOG); - assert_true(input_target_correlations(0,0).correlation_type == CorrelationType::Logistic, LOG); - assert_true(input_target_correlations(1,0).r < 1, LOG); assert_true(input_target_correlations(1,0).correlation_type == CorrelationType::Logistic, LOG); - // Test 6 (numeric and binary) input_variables_indices.resize(3); @@ -1666,8 +1655,6 @@ void DataSetTest::test_calculate_input_target_correlations() input_target_correlations = data_set.calculate_input_target_columns_correlations(); - cout << "size" << input_target_correlations.size() << endl; - assert_true(-1 < input_target_correlations(0,0).r && input_target_correlations(0,0).r < 1, LOG); assert_true(input_target_correlations(0,0).correlation_type == CorrelationType::Logistic, LOG); @@ -1770,6 +1757,7 @@ void DataSetTest::test_calculate_input_target_correlations() assert_true(-1 < input_target_correlations(2,0).r && input_target_correlations(1,0).r < 1, LOG); assert_true(input_target_correlations(2,0).correlation_type == CorrelationType::Logistic, LOG); + } @@ -1907,8 +1895,6 @@ void DataSetTest::test_calculate_input_columns_correlations() data_set.set_input_target_columns(input_columns_indices, target_columns_indices); - cout << "Calculating input correlations " << endl; -/* inputs_correlations = data_set.calculate_input_columns_correlations()(1); assert_true(inputs_correlations(0,0).r == 1, LOG); @@ -2027,7 +2013,7 @@ void DataSetTest::test_calculate_input_columns_correlations() input_columns_indices.setValues({0, 3, 4}); target_columns_indices.resize(1); - target_columns_indices.setValues({5}); + target_columns_indices.setValues({6}); data_set.set_input_target_columns(input_columns_indices, target_columns_indices); @@ -2036,7 +2022,7 @@ void DataSetTest::test_calculate_input_columns_correlations() assert_true(inputs_correlations(0,0).r == 1, LOG); assert_true(inputs_correlations(0,0).correlation_type == CorrelationType::Logistic, LOG); - assert_true(inputs_correlations(1,0).r == 1, LOG); + assert_true(-1 < inputs_correlations(1,0).r && inputs_correlations(1,0).r < 1, LOG); assert_true(inputs_correlations(1,0).correlation_type == CorrelationType::Logistic, LOG); assert_true(inputs_correlations(1,1).r == 1, LOG); @@ -2137,7 +2123,7 @@ void DataSetTest::test_calculate_input_columns_correlations() assert_true(inputs_correlations(2,2).r == 1, LOG); assert_true(inputs_correlations(2,2).correlation_type == CorrelationType::Logistic, LOG); -*/ + } @@ -2157,36 +2143,45 @@ void DataSetTest::test_unuse_repeated_samples() data_set.set_data(data); - indices.resize(1); - indices.setValues({2}); + indices = data_set.unuse_repeated_samples(); - assert_true(data_set.unuse_repeated_samples().size() == 1, LOG); + assert_true(indices.size() == 1, LOG); + assert_true(indices(0) == 1, LOG); // Test - data.resize(3, 4); - data.setValues({{type(1),type(2),type(2),type(2)}, - {type(1),type(2),type(2),type(2)}, - {type(1),type(6),type(6),type(6)}}); + data.resize(4,3); + + data.setValues({{type(1),type(2),type(2)}, + {type(1),type(2),type(2)}, + {type(1),type(2),type(4)}, + {type(1),type(2),type(4)}}); data_set.set_data(data); - indices.resize(2); - indices.setValues({2, 3}); + indices = data_set.unuse_repeated_samples(); + + assert_true(indices.size() == 2, LOG); + assert_true(contains(indices, 1), LOG); + assert_true(contains(indices, 3), LOG); -// assert_true(data_set.unuse_repeated_samples() == indices, LOG); + // Test - data.resize(3, 5); - data.setValues({{type(1),type(2),type(2),type(4),type(4)}, - {type(1),type(2),type(2),type(4),type(4)}, - {type(1),type(6),type(6),type(4),type(4)}}); + data.resize(5, 3); + data.setValues({{type(1),type(2),type(2)}, + {type(1),type(2),type(2)}, + {type(1),type(2),type(4)}, + {type(1),type(2),type(4)}, + {type(1),type(2),type(4)}}); data_set.set_data(data); - indices.resize(2); - indices.setValues({2,4}); + indices = data_set.unuse_repeated_samples(); -// assert_true(data_set.unuse_repeated_samples() == indices, LOG); + assert_true(indices.size() == 3, LOG); + assert_true(contains(indices, 1), LOG); + assert_true(contains(indices, 3), LOG); + assert_true(contains(indices, 4), LOG); } @@ -2238,7 +2233,6 @@ void DataSetTest::test_calculate_training_negatives() } -/// @todo void DataSetTest::test_calculate_selection_negatives() { cout << "test_calculate_selection_negatives\n"; @@ -2251,28 +2245,31 @@ void DataSetTest::test_calculate_selection_negatives() data.resize(3, 3); - data.setValues({{1, 1, 1},{-1,-1,-1},{0,1,1}}); + data.setValues({{1, 1, 1},{0, 0, 1},{0, 1, 1}}); data_set.set_data(data); + selection_indices.resize(2); selection_indices.setValues({0,1}); + input_variables_indices.resize(2); input_variables_indices.setValues({0, 1}); + target_variables_indices.resize(1); target_variables_indices.setValues({2}); -// Index target_index = 2; + + Index target_index = 2; data_set.set_testing(); data_set.set_selection(selection_indices); -// data_set.set_input_variables_indices(input_variables_indices); -// data_set.set_target_variables_indices(target_variables_indices); + data_set.set_input_target_columns(input_variables_indices, target_variables_indices); -// Index selection_negatives = data_set.calculate_selection_negatives(target_index); + Index selection_negatives = data_set.calculate_selection_negatives(target_index); data = data_set.get_data(); -// assert_true(selection_negatives == 0, LOG); + assert_true(selection_negatives == 0, LOG); } @@ -2313,7 +2310,7 @@ void DataSetTest::test_fill() void DataSetTest::run_test_case() { cout << "Running data set test case...\n"; -/* + // Constructor and destructor methods test_constructor(); @@ -2363,10 +2360,10 @@ void DataSetTest::run_test_case() test_scale_data(); // Correlations -*/ -// test_calculate_input_target_correlations(); + + test_calculate_input_target_correlations(); test_calculate_input_columns_correlations(); -/* + // Classification methods test_calculate_target_distribution(); @@ -2412,7 +2409,7 @@ void DataSetTest::run_test_case() test_calculate_cross_correlations(); test_calculate_autocorrelations(); - test_fill();*/ + test_fill(); cout << "End of data set test case.\n\n"; } diff --git a/tests/genetic_algorithm_test.cpp b/tests/genetic_algorithm_test.cpp index 2a2961ca0..5bbe1c9b2 100644 --- a/tests/genetic_algorithm_test.cpp +++ b/tests/genetic_algorithm_test.cpp @@ -212,7 +212,7 @@ void GeneticAlgorithmTest::test_perform_selection() assert_true(selection(2) == 0 || selection(2) == 1,LOG); assert_true(selection(3) == 0 || selection(3) == 1,LOG); - assert_true( std::count(selection.data(), selection.data() + selection.size(), 1) == 2,LOG); // FAILS SOMETIMES, @todo CHECK IT + assert_true( std::count(selection.data(), selection.data() + selection.size(), 1) == 2,LOG); assert_true( std::count(selection.data() + 1, selection.data() + selection.size(), 1) >= 1,LOG); diff --git a/tests/growing_inputs_test.cpp b/tests/growing_inputs_test.cpp index c6c885cc1..fbfd4b7c3 100644 --- a/tests/growing_inputs_test.cpp +++ b/tests/growing_inputs_test.cpp @@ -11,6 +11,7 @@ GrowingInputsTest::GrowingInputsTest() : UnitTesting() { + training_strategy.set(&neural_network, &data_set); } @@ -53,36 +54,40 @@ void GrowingInputsTest::test_perform_inputs_selection() GrowingInputs growing_inputs(&training_strategy); + growing_inputs.set_display(false); + InputsSelectionResults inputs_selection_results; - /// @todo data_set.generate_inputs_selection_data() not available // Test -// data_set.generate_inputs_selection_data(30, 3); + data_set.generate_random_data(30, 3); + + Tensor columns_uses(3); + columns_uses.setValues({"Input","Input","Target"}); -// data_set.set_columns_uses({"Input","Input","Target"}); + data_set.set_columns_uses(columns_uses); -// data_set.split_samples_random(); + data_set.split_samples_random(); -// neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {2,1,1}); + neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {2,1,1}); -// inputs_selection_results = growing_inputs.perform_inputs_selection(); + inputs_selection_results = growing_inputs.perform_inputs_selection(); -// assert_true(gir->optimal_input_variables_indices[0] == 0, LOG); + assert_true(inputs_selection_results.optimal_input_columns_indices[0] < 2, LOG); // Test -// data_set.generate_sum_data(20,3); + data_set.generate_sum_data(20,3); -// neural_network.set(); + neural_network.set(); -// neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {2,6,1}); + neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {2,6,1}); -// TrainingStrategy training_strategy1(&neural_network, &data_set); + TrainingStrategy training_strategy1(&neural_network, &data_set); -// inputs_selection_results = growing_inputs.perform_inputs_selection(); + inputs_selection_results = growing_inputs.perform_inputs_selection(); -// assert_true(inputs_selection_results.optimal_input_columns_indices == 0, LOG); + assert_true(inputs_selection_results.optimal_input_columns_indices[0] < 2, LOG); } diff --git a/tests/growing_neurons_test.cpp b/tests/growing_neurons_test.cpp index 01314503a..9aec35174 100644 --- a/tests/growing_neurons_test.cpp +++ b/tests/growing_neurons_test.cpp @@ -10,6 +10,7 @@ GrowingNeuronsTest::GrowingNeuronsTest() : UnitTesting() { + training_strategy.set(&neural_network, &data_set); } @@ -46,6 +47,8 @@ void GrowingNeuronsTest::test_perform_neurons_selection() { cout << "test_perform_neurons_selection\n"; + growing_neurons.set_training_strategy_pointer(&training_strategy); + Index samples_number; Index inputs_number; Index targets_number; @@ -127,9 +130,10 @@ void GrowingNeuronsTest::test_perform_neurons_selection() {type(0.8),type(0.8)}, {type(0.9),type(0.9)}, {type(1),type(1)}}); + data_set.set(data); - neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {samples_number, inputs_number, targets_number}); + neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {inputs_number, 3, targets_number}); neural_network.set_parameters_constant(type(0)); training_strategy.set_loss_method(TrainingStrategy::LossMethod::SUM_SQUARED_ERROR); @@ -137,23 +141,23 @@ void GrowingNeuronsTest::test_perform_neurons_selection() training_strategy.set_display(false); growing_neurons.set_trials_number(1); - growing_neurons.set_maximum_neurons_number(7); + growing_neurons.set_maximum_neurons_number(5); growing_neurons.set_selection_error_goal(type(0.0)); growing_neurons.set_maximum_selection_failures(1); growing_neurons.set_display(false); - assert_true(neural_network.get_layers_neurons_numbers()[0] == samples_number, LOG); + assert_true(neural_network.get_layers_neurons_numbers()[0] == inputs_number, LOG); + + neurons_selection_results = growing_neurons.perform_neurons_selection(); - /// @todo - //neurons_selection_results = growing_neurons.perform_neurons_selection(); - //assert_true(neurons_selection_results.stopping_condition == NeuronsSelection::StoppingCondition::MaximumEpochs, LOG); + assert_true(neurons_selection_results.stopping_condition == NeuronsSelection::StoppingCondition::MaximumNeurons, LOG); } void GrowingNeuronsTest::run_test_case() { - cout << "Running incremental order test case...\n"; + cout << "Running growing neurons test case...\n"; // Constructor and destructor methods @@ -164,5 +168,5 @@ void GrowingNeuronsTest::run_test_case() test_perform_neurons_selection(); - cout << "End of incremental order test case.\n\n"; + cout << "End of growing neurons test case.\n\n"; } diff --git a/tests/learning_rate_algorithm_test.cpp b/tests/learning_rate_algorithm_test.cpp index 0f6f5abd6..f1e00e1da 100644 --- a/tests/learning_rate_algorithm_test.cpp +++ b/tests/learning_rate_algorithm_test.cpp @@ -76,11 +76,24 @@ void LearningRateAlgorithmTest::test_calculate_bracketing_triplet() /// @todo // Test -// triplet = learning_rate_algorithm.calculate_bracketing_triplet(batch, forward_propagation, back_propagation, optimization_data); +// samples_number = 1; +// inputs_number = 1; +// targets_number = 1; +// neurons_number = 1; -// Tensor samples_indices(0, 1, data_set.get_samples_number()-1); +// data_set.set(samples_number, inputs_number, targets_number); +// data_set.set_data_random(); + +// neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {inputs_number, neurons_number, targets_number}); + +// batch.set(samples_number, &data_set); +// forward_propagation.set(samples_number, &neural_network); +// back_propagation.set(samples_number, &sum_squared_error); + +// triplet = learning_rate_algorithm.calculate_bracketing_triplet(batch, forward_propagation, back_propagation, optimization_data); + +// Tensor samples_indices(0, 1, samples_number); -// neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {inputs_number, targets_number}); // LearningRateAlgorithm learning_rate_algorithm(&sum_squared_error); @@ -88,7 +101,12 @@ void LearningRateAlgorithmTest::test_calculate_bracketing_triplet() // Tensor training_direction; // type initial_learning_rate = 0.0; -// Test +// assert_true(triplet.A.first <= triplet.U.first, LOG); +// assert_true(triplet.U.first <= triplet.B.first, LOG); +// assert_true(triplet.A.second >= triplet.U.second, LOG); +// assert_true(triplet.U.second <= triplet.B.second, LOG); + + // Test // sum_squared_error.set_regularization_method(LossIndex::RegularizationMethod::L2); @@ -216,9 +234,9 @@ void LearningRateAlgorithmTest::test_calculate_Brent_method_directional_point() Index neurons_number = 5; data_set.set(samples_number, inputs_number, targets_number); - + Tensor indices(3); - + indices.setValues({inputs_number,targets_number,samples_number-1}); neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {inputs_number, targets_number,neurons_number}); @@ -227,19 +245,16 @@ void LearningRateAlgorithmTest::test_calculate_Brent_method_directional_point() /// @todo loss_index.calculate_training_loss not available // type loss = sum_squared_error.calculate_training_loss(); -// Tensor gradient = sum_squared_error.calculate_training_loss_gradient(); +// Tensor gradient = sum_squared_error.calculate_numerical_differentiation_gradient(); // Tensor training_direction = gradient*(-1.0); // type initial_learning_rate = 0.001; -// type loss_tolerance = 1.0e-6; -// tra.set_loss_tolerance(loss_tolerance); - // pair directional_point -// = tra.calculate_Brent_method_directional_point(loss, training_direction, initial_learning_rate); +// = learning_rate_algorithm.calculate_directional_point(1e-2, training_direction, initial_learning_rate); // assert_true(directional_point.first >= type(0), LOG); -// assert_true(directional_point.second < loss, LOG); +// assert_true(directional_point.second < 1e-2, LOG); } diff --git a/tests/long_short_term_memory_layer_test.cpp b/tests/long_short_term_memory_layer_test.cpp index 345b5a881..1d9a31ae7 100644 --- a/tests/long_short_term_memory_layer_test.cpp +++ b/tests/long_short_term_memory_layer_test.cpp @@ -347,8 +347,8 @@ void LongShortTermMemoryLayerTest::test_set_parameters_random() long_short_term_memory_layer.set_parameters_random(); parameters = long_short_term_memory_layer.get_parameters(); -// assert_true(parameters(0) >= -1.0, LOG); -// assert_true(parameters(0) <= type(1), LOG); \\\@todo , use any + assert_true(parameters(0) >= -1.0, LOG); + assert_true(parameters(0) <= type(1), LOG); } diff --git a/tests/mean_squared_error_test.cpp b/tests/mean_squared_error_test.cpp index 618c4b1d4..c760b0dd7 100644 --- a/tests/mean_squared_error_test.cpp +++ b/tests/mean_squared_error_test.cpp @@ -200,8 +200,6 @@ void MeanSquaredErrorTest::test_back_propagate() assert_true(are_equal(back_propagation.gradient, numerical_differentiation_gradient, type(1.0e-3)), LOG); } - /// @todo -/* // Test binary classification random samples, inputs, outputs, neurons { samples_number = 1 + rand()%10; @@ -327,7 +325,7 @@ void MeanSquaredErrorTest::test_back_propagate() assert_true(are_equal(back_propagation.gradient, numerical_differentiation_gradient, type(1.0e-1)), LOG); } -*/ + // Test convolutional if(false) { @@ -425,7 +423,7 @@ void MeanSquaredErrorTest::test_back_propagate() void MeanSquaredErrorTest::test_back_propagate_lm() { cout << "test_back_propagate_lm\n"; -/* + // Test approximation random samples, inputs, outputs, neurons { samples_number = 1 + rand()%10; @@ -577,7 +575,7 @@ void MeanSquaredErrorTest::test_back_propagate_lm() // assert_true(are_equal(back_propagation_lm.gradient, numerical_differentiation_gradient, type(1.0e-2)), LOG); // assert_true(are_equal(back_propagation_lm.squared_errors_jacobian, jacobian_numerical_differentiation, type(1.0e-2)), LOG); } -*/ + } diff --git a/tests/normalized_squared_error_test.cpp b/tests/normalized_squared_error_test.cpp index 216d1abfb..e33b2e7fc 100644 --- a/tests/normalized_squared_error_test.cpp +++ b/tests/normalized_squared_error_test.cpp @@ -55,9 +55,6 @@ void NormalizedSquaredErrorTest::test_back_propagate() { cout << "test_back_propagate\n"; - // Empty test does not work - // normalized_squared_error.back_propagate(batch, forward_propagation, back_propagation); - // Test approximation trivial { samples_number = 1; @@ -229,16 +226,16 @@ void NormalizedSquaredErrorTest::test_back_propagate() back_propagation.set(samples_number, &normalized_squared_error); normalized_squared_error.back_propagate(batch, forward_propagation, back_propagation); -// numerical_differentiation_gradient = normalized_squared_error.calculate_numerical_differentiation_gradient(); + numerical_differentiation_gradient = normalized_squared_error.calculate_numerical_differentiation_gradient(); -// assert_true(back_propagation.errors.dimension(0) == samples_number, LOG); -// assert_true(back_propagation.errors.dimension(1) == outputs_number, LOG); + assert_true(back_propagation.errors.dimension(0) == samples_number, LOG); + assert_true(back_propagation.errors.dimension(1) == outputs_number, LOG); -// assert_true(back_propagation.error >= 0, LOG); + assert_true(back_propagation.error >= 0, LOG); -// assert_true(are_equal(back_propagation.gradient, numerical_differentiation_gradient, type(1.0e-2)), LOG); + assert_true(are_equal(back_propagation.gradient, numerical_differentiation_gradient, type(1.0e-2)), LOG); } -/* + // Test forecasting trivial { inputs_number = 1; @@ -322,14 +319,13 @@ void NormalizedSquaredErrorTest::test_back_propagate() assert_true(back_propagation.error >= type(0), LOG); assert_true(are_equal(back_propagation.gradient, numerical_differentiation_gradient, type(1.0e-1)), LOG); } -*/ } void NormalizedSquaredErrorTest::test_back_propagate_lm() { cout << "test_back_propagate_lm\n"; -/* + normalized_squared_error.set_normalization_coefficient(type(1)); // Test approximation random samples, inputs, outputs, neurons @@ -483,7 +479,6 @@ void NormalizedSquaredErrorTest::test_back_propagate_lm() } // Forecasting incompatible with LM -*/ } @@ -500,8 +495,6 @@ void NormalizedSquaredErrorTest::test_calculate_normalization_coefficient() Tensor targets_mean; Tensor target_data; -// type normalization_coefficient; - // Test samples_number = 4; @@ -517,11 +510,14 @@ void NormalizedSquaredErrorTest::test_calculate_normalization_coefficient() target_data = data_set.get_target_data(); - neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {samples_number, inputs_number, outputs_number}); + Eigen::array dims({0}); + targets_mean = target_data.mean(dims); + + neural_network.set(NeuralNetwork::ProjectType::Approximation, {inputs_number, 2, outputs_number}); neural_network.set_parameters_random(); -// normalization_coefficient = normalized_squared_error.calculate_normalization_coefficient(target_data, targets_mean); -// assert_true(normalization_coefficient > 0, LOG); + type normalization_coefficient = normalized_squared_error.calculate_normalization_coefficient(target_data, targets_mean); + assert_true(normalization_coefficient > 0, LOG); } diff --git a/tests/numerical_differentiation_test.h b/tests/numerical_differentiation_test.h index e0aa7ac06..2ab7cd5f4 100644 --- a/tests/numerical_differentiation_test.h +++ b/tests/numerical_differentiation_test.h @@ -144,14 +144,14 @@ class NumericalDifferentiationTest : public UnitTesting return sum_(0); } - /* - type f4_4(const Tensor& dummy, const Tensor& vector_x) const - { - Tensor sum_ = (vector_x * dummy).sum(); - - return sum_(0); - } - */ + + type f4_4(const Tensor& dummy, const Tensor& vector_x) const + { + Tensor sum_ = (vector_x * dummy).sum(); + + return sum_(0); + } + type f4_5(const Tensor& vector_x) const { Tensor prod_ = vector_x.prod(); diff --git a/tests/perceptron_layer_test.cpp b/tests/perceptron_layer_test.cpp index fb8bdf2d4..4e261659f 100644 --- a/tests/perceptron_layer_test.cpp +++ b/tests/perceptron_layer_test.cpp @@ -1052,107 +1052,108 @@ void PerceptronLayerTest::test_calculate_activations_derivatives() dims = get_dimensions(activations_derivatives); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::Threshold); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::Threshold); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// Tensor numerical_activation_derivative(1,4); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + Tensor numerical_activation_derivative(1,4); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::SymmetricThreshold); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::SymmetricThreshold); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::Logistic); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::Logistic); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::HyperbolicTangent); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::HyperbolicTangent); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::Linear); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::Linear); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::RectifiedLinear); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::RectifiedLinear); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::ExponentialLinear); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::ExponentialLinear); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::ScaledExponentialLinear); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::ScaledExponentialLinear); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::SoftPlus); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + // Test + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::SoftPlus); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// // Test + // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::SoftSign); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::SoftSign); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); -// // Test + // Test -// perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::HardSigmoid); -// perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); + perceptron_layer.set_activation_function(PerceptronLayer::ActivationFunction::HardSigmoid); + perceptron_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), dims, activations.data(), dims, activations_derivatives.data(), dims); -// numerical_activation_derivative -// = numerical_differentiation.calculate_derivatives(perceptron_layer, &PerceptronLayer::calculate_activations, 0, combinations); + numerical_activation_derivative + = numerical_differentiation.calculate_derivatives(*this, &PerceptronLayerTest::get_activations, combinations); -// assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); + assert_true(activations_derivatives(0,0) - numerical_activation_derivative(0,0) < static_cast(1e-3), LOG); } diff --git a/tests/perceptron_layer_test.h b/tests/perceptron_layer_test.h index ea71427a3..5d0e0b559 100644 --- a/tests/perceptron_layer_test.h +++ b/tests/perceptron_layer_test.h @@ -93,6 +93,20 @@ class PerceptronLayerTest : public UnitTesting PerceptronLayerBackPropagation back_propagation; NumericalDifferentiation numerical_differentiation; + + Tensor get_activations(const Tensor&combinations) const + { + Tensor combinations_copy(combinations); + Tensor activations(combinations); + + Tensor combinations_dims = get_dimensions(combinations); + Tensor activations_dims = get_dimensions(activations); + + perceptron_layer.calculate_activations(combinations_copy.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims); + + return activations; + } }; diff --git a/tests/recurrent_layer_test.cpp b/tests/recurrent_layer_test.cpp index 56b9f14e8..61629d643 100644 --- a/tests/recurrent_layer_test.cpp +++ b/tests/recurrent_layer_test.cpp @@ -74,7 +74,7 @@ void RecurrentLayerTest::test_calculate_activations_derivatives() Tensor activations_dims; Tensor activations_derivatives_dims; - Tensor numerical_activation_derivative; + Tensor numerical_activation_derivative; Tensor maximum_difference; // Test @@ -118,32 +118,70 @@ void RecurrentLayerTest::test_calculate_activations_derivatives() recurrent_layer.set(2, 4); combinations.resize(1,4); + activations.resize(1,4); + activations_derivatives.resize(1,4); + combinations(0,0) = static_cast(1.56); - combinations(0,2) = static_cast(-0.68); + combinations(0,1) = static_cast(-0.68); combinations(0,2) = static_cast(0.91); combinations(0,3) = static_cast(-1.99); + combinations_dims = get_dimensions(combinations); + activations_dims = get_dimensions(activations); + activations_derivatives_dims = get_dimensions(activations_derivatives); + recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::ActivationFunction::Logistic); - ///@todo numerical_differentiation.calculate_derivatives() has different arguments + recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims, + activations_derivatives.data(), activations_derivatives_dims); + + Tensor combinations_chip = combinations.chip(0,0); + + numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::get_activations, combinations_chip); -// recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations, activations, activations_derivatives); -// numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::calculate_activations, combinations); -// assert_true((activations_derivatives - numerical_activation_derivative).abs() < 1.0e-3, LOG); + for(Index i = 0; i < 4; i++) + { + assert_true(abs(activations_derivatives(i) - numerical_activation_derivative(i)) < 1.0e-3, LOG); + } -// recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::HyperbolicTangent); -// activations_derivatives = recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations); -// numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::calculate_activations, combinations); -// assert_true(absolute_value(activations_derivatives - numerical_activation_derivative) < 1.0e-3, LOG); + // Test + + recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::ActivationFunction::HyperbolicTangent); + + recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims, + activations_derivatives.data(), activations_derivatives_dims); -// recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::Linear); -// activations_derivatives = recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations); -// numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::calculate_activations, combinations); -// assert_true(absolute_value(activations_derivatives - numerical_activation_derivative) < 1.0e-3, LOG); + combinations_chip = combinations.chip(0,0); + + numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::get_activations, combinations_chip); + + for(Index i = 0; i < 4; i++) + { + assert_true(abs(activations_derivatives(i) - numerical_activation_derivative(i)) < 1.0e-3, LOG); + } // Test - recurrent_layer.set(4, 2); + recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::ActivationFunction::Linear); + + recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims, + activations_derivatives.data(), activations_derivatives_dims); + + combinations_chip = combinations.chip(0,0); + + numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::get_activations, combinations_chip); + + for(Index i = 0; i < 4; i++) + { + assert_true(abs(activations_derivatives(i) - numerical_activation_derivative(i)) < 1.0e-3, LOG); + } + + // Test + + recurrent_layer.set(4, 4); parameters.resize(14); parameters(0) = static_cast(0.41); @@ -169,31 +207,76 @@ void RecurrentLayerTest::test_calculate_activations_derivatives() inputs(0,2) = static_cast(0.29); inputs(0,3) = static_cast(-0.77); - ///@todo -// recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::Threshold); -// activations_derivatives = recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations); -// numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::calculate_activations, combinations); -// assert_true(absolute_value((activations_derivatives - numerical_activation_derivative)) < 1.0e-3, LOG); - -// recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::SymmetricThreshold); -// activations_derivatives = recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations); -// numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::calculate_activations, combinations); -// assert_true(absolute_value((activations_derivatives - numerical_activation_derivative)) < 1.0e-3, LOG); - -// recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::Logistic); -// activations_derivatives = recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations); -// numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::calculate_activations, combinations); -// assert_true(absolute_value((activations_derivatives - numerical_activation_derivative)) < 1.0e-3, LOG); - -// recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::HyperbolicTangent); -// activations_derivatives = recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations); -// numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::calculate_activations, combinations); -// assert_true(absolute_value((activations_derivatives - numerical_activation_derivative)) < 1.0e-3, LOG); - -// recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::Linear); -// activations_derivatives = recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations); -// numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::calculate_activations, combinations); -// assert_true(absolute_value((activations_derivatives - numerical_activation_derivative)) < 1.0e-3, LOG); + recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::ActivationFunction::Threshold); + + recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims, + activations_derivatives.data(), activations_derivatives_dims); + + combinations_chip = combinations.chip(0,0); + numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::get_activations, combinations_chip); + + for(Index i = 0; i < 4; i++) + assert_true(abs(activations_derivatives(i) - numerical_activation_derivative(i)) < 1.0e-3, LOG); + + // Test + + recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::ActivationFunction::SymmetricThreshold); + + recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims, + activations_derivatives.data(), activations_derivatives_dims); + + combinations_chip = combinations.chip(0,0); + numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::get_activations, combinations_chip); + + for(Index i = 0; i < 4; i++) + assert_true(abs(activations_derivatives(i) - numerical_activation_derivative(i)) < 1.0e-3, LOG); + + // Test + + recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::ActivationFunction::Logistic); + + recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims, + activations_derivatives.data(), activations_derivatives_dims); + + combinations_chip = combinations.chip(0,0); + numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::get_activations, combinations_chip); + + for(Index i = 0; i < 4; i++) + assert_true(abs(activations_derivatives(i) - numerical_activation_derivative(i)) < 1.0e-3, LOG); + + + // Test + + recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::ActivationFunction::HyperbolicTangent); + + recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims, + activations_derivatives.data(), activations_derivatives_dims); + + combinations_chip = combinations.chip(0,0); + numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::get_activations, combinations_chip); + + for(Index i = 0; i < 4; i++) + assert_true(abs(activations_derivatives(i) - numerical_activation_derivative(i)) < 1.0e-3, LOG); + + + // Test + + recurrent_layer.set_activation_function(RecurrentLayer::ActivationFunction:: Linear); + + recurrent_layer.calculate_activations_derivatives(combinations.data(), combinations_dims, + activations.data(), activations_dims, + activations_derivatives.data(), activations_derivatives_dims); + + combinations_chip = combinations.chip(0,0); + numerical_activation_derivative = numerical_differentiation.calculate_derivatives(recurrent_layer, &RecurrentLayer::get_activations, combinations_chip); + + for(Index i = 0; i < 4; i++) + assert_true(abs(activations_derivatives(i) - numerical_activation_derivative(i)) < 1.0e-3, LOG); + } diff --git a/tests/scaling_layer_test.cpp b/tests/scaling_layer_test.cpp index 30eccd137..6c76914ef 100644 --- a/tests/scaling_layer_test.cpp +++ b/tests/scaling_layer_test.cpp @@ -357,6 +357,7 @@ void ScalingLayerTest::test_calculate_outputs() Index samples_number = 1; scaling_layer.set(inputs_number); + scaling_layer.set_display(false); scaling_layer.set_scalers(Scaler::NoScaling); inputs.resize(samples_number, inputs_number); @@ -379,6 +380,7 @@ void ScalingLayerTest::test_calculate_outputs() samples_number = 1; scaling_layer.set(inputs_number); + scaling_layer.set_display(false); scaling_layer.set_scalers(Scaler::NoScaling); inputs.resize(samples_number, inputs_number); @@ -403,6 +405,7 @@ void ScalingLayerTest::test_calculate_outputs() samples_number = 1; scaling_layer.set(inputs_number); + scaling_layer.set_display(false); scaling_layer.set_scalers(Scaler::MinimumMaximum); inputs.resize(samples_number,inputs_number); @@ -430,6 +433,7 @@ void ScalingLayerTest::test_calculate_outputs() data_set.set_training(); scaling_layer.set(inputs_number); + scaling_layer.set_display(false); scaling_layer.set_scalers(Scaler::MinimumMaximum); input_descriptives = data_set.calculate_input_variables_descriptives(); @@ -456,6 +460,7 @@ void ScalingLayerTest::test_calculate_outputs() samples_number = 2; scaling_layer.set(inputs_number); + scaling_layer.set_display(false); scaling_layer.set_scalers(Scaler::MeanStandardDeviation); data.resize(samples_number,inputs_number + 1); @@ -484,6 +489,7 @@ void ScalingLayerTest::test_calculate_outputs() samples_number = 1; scaling_layer.set(inputs_number); + scaling_layer.set_display(false); scaling_layer.set_scalers(Scaler::StandardDeviation); data.resize(samples_number, inputs_number + 1); @@ -507,10 +513,12 @@ void ScalingLayerTest::test_calculate_outputs() // Test + inputs_number = 2 + rand()%10; samples_number = 1; scaling_layer.set(inputs_number); + scaling_layer.set_display(false); scaling_layer.set_scalers(Scaler::StandardDeviation); data.resize(samples_number, inputs_number + 1); diff --git a/tests/statistics_test.cpp b/tests/statistics_test.cpp index 1a6f0a95e..9732167e6 100644 --- a/tests/statistics_test.cpp +++ b/tests/statistics_test.cpp @@ -985,7 +985,6 @@ void StatisticsTest::test_quartiles() } -///@todo ERROR frequencies void StatisticsTest::test_histogram() { cout << "test_histogram\n"; @@ -1026,11 +1025,11 @@ void StatisticsTest::test_histogram() assert_true(frequencies[6] == 1, LOG); assert_true(frequencies[7] == 1, LOG); assert_true(frequencies[8] == 1, LOG); - assert_true(frequencies[9] == 1, LOG); + assert_true(frequencies[9] == 2, LOG); Tensor sum_frec_1 = frequencies.sum(); - //assert_true(sum_frec_1(0) == 11, LOG); // <--- failed + assert_true(sum_frec_1(0) == 11, LOG); // Test @@ -1045,7 +1044,7 @@ void StatisticsTest::test_histogram() Tensor sum_frec_2; sum_frec_2 = frequencies.sum(); - //assert_true(sum_frec_2(0) == 20, LOG); // <--- failed + assert_true(sum_frec_2(0) == 20, LOG); } @@ -1397,35 +1396,6 @@ void StatisticsTest::test_percentiles() } -void StatisticsTest::test_means_by_categories() -{ - cout << "test_means_by_categories\n"; - - // Test - - Tensor matrix(6, 6); - matrix.setValues({ - {type(1),type(2),type(3),type(1),type(2),type(3)}, - {type(6),type(2),type(3),type(12),type(2),type(3)}}); - - Tensor solution(3); - solution.setValues({ type(9.0), type(2.0), type(3.0) }); - - // assert_true(means_by_categories(matrix)(0) == solution(0), LOG); - // assert_true(means_by_categories(matrix)(1) == solution(1), LOG); - // assert_true(means_by_categories(matrix)(2) == solution(2), LOG); - - // Test missing vaues - - // Tensor matrix({Tensor({1,1,1,2,2,2}),Tensor({1,1,1,2,6,static_cast(NAN)})}); - - // Tensor solution({1.0, 4.0}); - - // assert_true(means_by_categories_missing_values(matrix) == solution, LOG); - -} - - void StatisticsTest::run_test_case() { cout << "Running statistics test case...\n"; @@ -1489,7 +1459,7 @@ void StatisticsTest::run_test_case() test_calculate_maximal_centers(); test_calculate_bin(); test_calculate_frequency(); - // test_histogram(); + test_histogram(); test_total_frequencies(); test_histograms(); @@ -1507,10 +1477,6 @@ void StatisticsTest::run_test_case() test_percentiles(); - // Means by categories - - test_means_by_categories(); - cout << "End of descriptives test case.\n\n"; } diff --git a/tests/statistics_test.h b/tests/statistics_test.h index c52f6375a..2f7438484 100644 --- a/tests/statistics_test.h +++ b/tests/statistics_test.h @@ -92,9 +92,6 @@ class StatisticsTest : public UnitTesting // Percentiles void test_percentiles(); - // Means by categories - void test_means_by_categories(); - // Unit testing methods void run_test_case(); diff --git a/tests/testing_analysis_test.cpp b/tests/testing_analysis_test.cpp index 766146fbc..b4bd3be09 100644 --- a/tests/testing_analysis_test.cpp +++ b/tests/testing_analysis_test.cpp @@ -540,71 +540,69 @@ void TestingAnalysisTest::test_calculate_area_under_curve() assert_true(area_under_curve - type(1) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); - // Test @todo check this tests - -// targets.resize(4,1); + targets.resize(4,1); -// targets(0,0) = type(0); -// targets(1,0) = type(0); -// targets(2,0) = type(1); -// targets(3,0) = type(1); + targets(0,0) = type(0); + targets(1,0) = type(0); + targets(2,0) = type(1); + targets(3,0) = type(1); -// outputs.resize(4,1); + outputs.resize(4,1); -// outputs(0,0) = type(0); -// outputs(1,0) = type(1); -// outputs(2,0) = type(0); -// outputs(3,0) = type(1); + outputs(0,0) = type(0); + outputs(1,0) = type(1); + outputs(2,0) = type(0); + outputs(3,0) = type(1); -// roc_curve = testing_analysis.calculate_roc_curve(targets, outputs); + roc_curve = testing_analysis.calculate_roc_curve(targets, outputs); -// area_under_curve = testing_analysis.calculate_area_under_curve(roc_curve); + area_under_curve = testing_analysis.calculate_area_under_curve(roc_curve); -// assert_true(area_under_curve - type(0.5) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true(area_under_curve - type(0.5) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); -// // Test + // Test -// targets.resize(4,1); + targets.resize(4,1); -// targets(0,0) = type(0.0); -// targets(1,0) = type(0.0); -// targets(2,0) = type(1); -// targets(3,0) = type(1); + targets(0,0) = type(0.0); + targets(1,0) = type(0.0); + targets(2,0) = type(1); + targets(3,0) = type(1); -// outputs.resize(4,1); + outputs.resize(4,1); -// outputs(0,0) = static_cast(0.78); -// outputs(1,0) = static_cast(0.84); -// outputs(2,0) = static_cast(0.12); -// outputs(3,0) = static_cast(0.99); + outputs(0,0) = static_cast(0.78); + outputs(1,0) = static_cast(0.84); + outputs(2,0) = static_cast(0.12); + outputs(3,0) = static_cast(0.99); -// roc_curve = testing_analysis.calculate_roc_curve(targets, outputs); + roc_curve = testing_analysis.calculate_roc_curve(targets, outputs); -// area_under_curve = testing_analysis.calculate_area_under_curve(roc_curve); + area_under_curve = testing_analysis.calculate_area_under_curve(roc_curve); -// assert_true(area_under_curve - type(0.5) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true(area_under_curve - type(0.5) < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); -// // Test + // Test -// targets.resize(4,1); + targets.resize(4,1); -// targets(0,0) = type(0.0); -// targets(1,0) = type(0.0); -// targets(2,0) = type(1); -// targets(3,0) = type(1); + targets(0,0) = type(0.0); + targets(1,0) = type(0.0); + targets(2,0) = type(1); + targets(3,0) = type(1); -// outputs.resize(4,1); + outputs.resize(4,1); -// outputs(0,0) = type(1); -// outputs(1,0) = type(1); -// outputs(2,0) = type(0.0); -// outputs(3,0) = type(0.0); + outputs(0,0) = type(1); + outputs(1,0) = type(1); + outputs(2,0) = type(0.0); + outputs(3,0) = type(0.0); -// roc_curve = testing_analysis.calculate_roc_curve(targets, outputs); + roc_curve = testing_analysis.calculate_roc_curve(targets, outputs); -// area_under_curve = testing_analysis.calculate_area_under_curve(roc_curve); + area_under_curve = testing_analysis.calculate_area_under_curve(roc_curve); -// assert_true(area_under_curve < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); + assert_true(area_under_curve < type(NUMERIC_LIMITS_MIN), LOG); }