/* 神経回路網のヘッダ myNN.h */

/* 神経回路網に関する定数宣言 */
#define MAX_INPUT  100       /* 入力ユニット数の最大値 */
#define MAX_HIDDEN  50       /* 中間ユニット数の最大値 */
#define MAX_OUTPUT  20       /* 出力ユニット数の最大値 */
#define MAX_WEIGHT  1.0      /* 結合荷重の初期値の範囲 */
                         /* - MAX_WEIGHT 〜 MAX_WEIGHT */
#define MAX_LEARN  50        /* 教師信号数の最大値     */

/* 神経回路網に関する大域変数の宣言 */
/* 結合荷重（入力層 → 中間層） */
double wght_in_hid[MAX_INPUT][MAX_HIDDEN];
/* 結合荷重（中間層 → 出力層） */
double wght_hid_out[MAX_HIDDEN][MAX_OUTPUT];
/* 教師信号を保存するための配列 */
double learn_input_data[MAX_LEARN][MAX_INPUT];
double learn_output_data[MAX_LEARN][MAX_OUTPUT];
/* 入力，中間，出力ユニット数 */
int num_input, num_hidden, num_output;
/* 教師信号数 */

int num_learn;
/* ユニットの状態 */
double input_unit[MAX_INPUT];
double hidden_unit[MAX_HIDDEN];
double output_unit[MAX_OUTPUT];

/* 関数のプロトタイプ宣言 */
double random_double(double n);
void initialize_weights( );
int get_data(FILE *fp);
void load_learn_data( );

/* 以下は関数の本体 */

double random_double(double n)
     /* 0.0 から n まで（ n より小さい）の実数の乱数を返す */
{
  return (double)rand( ) / ((double)RAND_MAX + 1.0) * n;
}

void initialize_weights( )
{
  int i, j; /* 作業変数 */
  time_t now;
  
  /* 乱数の初期化 */
  printf("Initialization of random number seed by present time\n");
  time(&now);
  srand(now);

  for (i = 0; i < num_input; i++) {
    for (j = 0; j < num_hidden; j++) {
      wght_in_hid[i][j] = 2.0 * MAX_WEIGHT 
	* random_double(1.0) - MAX_WEIGHT;
    }
  }
  for (i = 0; i < num_hidden; i++) {
    for (j = 0; j < num_output; j++) {
      wght_hid_out[i][j] = 2.0 * MAX_WEIGHT 
	* random_double(1.0) - MAX_WEIGHT;
    }
  }
}

int get_data(FILE *fp)
     /* ファイルから１文字(０または１)読み込む */
{
  char ch;
  
  do {
    ch = (char)fgetc(fp);
  } while (ch != '0' && ch != '1');
  if (ch == '0') return 0;
  else return 1;
}

void load_learn_data( )
     /* 神経回路網の教師信号のデータをファイルから読み込む */
{
  char file_name[256];  /* 入力ファイル名 */
  int buffer;   /* データを読み込むときの作業変数 */
  FILE *fp;  /* ファイルポインタ */
  int i, j;  /* ループ変数 */
  
  /* 教師信号ファイルのオープン */
  printf("Let's input learning data\n");
  printf("Filename of learning data (*.lrn) : ");
  scanf("%s", file_name);
  fp = fopen(file_name, "r");
  if (NULL == fp) {
    printf("The file doesn'tt exist!!!\n");
    exit(1);
  }
  /* num_input, num_hidden, num_output, num_learn */
  fscanf(fp, "%d %d %d %d", &num_input, &num_hidden,
	  &num_output, &num_learn);
  printf("Number of input units  + one threshold unit = %d\n", num_input);
  printf("Number of hidden units + one threshold unit = %d\n", num_hidden);
  printf("Number of output units = %d\n", num_output);
  printf("Number of learning samples = %d\n", num_learn);
  if (num_input  > MAX_INPUT || 
      num_hidden > MAX_HIDDEN ||
      num_output > MAX_OUTPUT) {
    printf("Invalid number of units!!!\n");
    exit(1);
  }
  /* 教師信号の読み込み */
  for (i = 0; i < num_learn; i++) {
    printf("learning sample no.%d : ", i+1);
    for (j = 0; j < num_input-1; j++) {
      buffer = get_data(fp);
      printf("%d", buffer);
      if (buffer == 1) learn_input_data[i][j] = 1.0;
      else learn_input_data[i][j] = 0.0;
    }
    /* No.num_input - 1 はしきい値設定ユニット */
    learn_input_data[i][num_input-1] = 1.0;

    printf(" ---> ");
    for (j = 0; j < num_output; j++) {
      buffer = get_data(fp);
      printf("%d",buffer);
      learn_output_data[i][j] = (double)buffer;
    }
    printf("\n");
  }
  printf("Input of learning data is successful.\n");
  fclose(fp);
  initialize_weights( );    /* 結合荷重の初期化 */
}