Newer
Older
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
///**
// * DESCRIPTION OF THE CLASS
// *
// * @author David Vojtek
// * @date 2018
// */
//
//#define BOOST_TEST_NO_MAIN
//
//#include <boost/test/unit_test.hpp>
//#include "../LearningMethods/ParticleSwarm.h"
///**
// * Boost testing suite for testing ParticleSwarm.h
// * TODO
// */
// BOOST_AUTO_TEST_SUITE(Particle_test)
//
// BOOST_AUTO_TEST_CASE(Particle_construction_test) {
// double domain_bound[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
// Neuron *n1 = new NeuronLinear(1, 1);
// Neuron *n2 = new NeuronLinear(2, 2);
// NeuralNetwork network;
// std::vector<std::pair<std::vector<double>, std::vector<double>>> data_vec;
// std::vector<double> inp, out;
//
// for (int i = 0; i < 1; i++) {
// inp.push_back(i);
// out.push_back(i + 4);
// }
//
// data_vec.emplace_back(std::make_pair(inp, out));
// network.add_neuron(n1);
// network.add_neuron(n2);
// network.add_connection_simple(0, 1, 0, 2.5);
// network.randomize_weights();
//
// std::vector<size_t> net_input_neurons_indices(1);
// std::vector<size_t> net_output_neurons_indices(1);
// net_input_neurons_indices[0] = 0;
//
// net_output_neurons_indices[0] = 1;
//
// network.specify_input_neurons(net_input_neurons_indices);
// network.specify_output_neurons(net_output_neurons_indices);
//
// DataSet dataSet(&data_vec);
// ErrorFunction *error = new MSE(&network, &dataSet);
// Particle particle(error, &domain_bound[0]);
// BOOST_CHECK_NO_THROW(Particle particle(error, &domain_bound[0]));
// // particle.get_coordinate();
// }
//
// BOOST_AUTO_TEST_CASE(Particle_get_coordinate_test) {
// double domain_bound[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
// Neuron *n1 = new NeuronLinear(1, 1);
// Neuron *n2 = new NeuronLinear(2, 2);
// NeuralNetwork network;
// std::vector<std::pair<std::vector<double>, std::vector<double>>> data_vec;
// std::vector<double> inp, out;
//
// for (int i = 0; i < 1; i++) {
// inp.push_back(i);
// out.push_back(i + 4);
// }
//
// data_vec.emplace_back(std::make_pair(inp, out));
// network.add_neuron(n1);
// network.add_neuron(n2);
// network.add_connection_simple(0, 1, 0, 2.5);
// network.randomize_weights();
//
// std::vector<size_t> net_input_neurons_indices(1);
// std::vector<size_t> net_output_neurons_indices(1);
// net_input_neurons_indices[0] = 0;
//
// net_output_neurons_indices[0] = 1;
//
// network.specify_input_neurons(net_input_neurons_indices);
// network.specify_output_neurons(net_output_neurons_indices);
//
// DataSet dataSet(&data_vec);
// ErrorFunction *error = new MSE(&network, &dataSet);
// Particle particle1(error, &domain_bound[0]);
// Particle particle2(error, &domain_bound[0]);
//
// BOOST_CHECK(*particle1.get_coordinate() != *particle2.get_coordinate());
// }
//
// //Random
// //TODO
// /*
// BOOST_AUTO_TEST_CASE(particle_change_coordiante_test) {
// double domain_bound[5] = {1,2,3,4,5};
// Neuron *n1 = new NeuronLinear(1, 1);
// Neuron *n2 = new NeuronLinear(2, 2);
// NeuralNetwork network;
// std::vector<std::pair<std::vector<double>, std::vector<double>>> data_vec;
// std::vector<double> inp, out;
//
// for (int i = 0; i < 1; i++) {
// inp.push_back(i);
// out.push_back(i + 4);
// }
//
// data_vec.emplace_back(std::make_pair(inp, out));
// network.add_neuron(n1);
// network.add_neuron(n2);
// network.add_connection_simple(0, 1, 0, 2.5);
// network.randomize_weights();
//
// std::vector<size_t> net_input_neurons_indices(1);
// std::vector<size_t> net_output_neurons_indices(1);
// net_input_neurons_indices[0] = 0;
//
// net_output_neurons_indices[0] = 1;
//
// network.specify_input_neurons(net_input_neurons_indices);
// network.specify_output_neurons(net_output_neurons_indices);
//
//
//
// DataSet dataSet(&data_vec);
// ErrorFunction *error = new MSE(&network, &dataSet);
// Particle particle(error, &domain_bound[0]);
// particle.change_coordinate(1.0, 2.0, 2.0, &domain_bound[1], 1);
//
//
// BOOST_CHECK_EQUAL(1.32664, *particle.get_coordinate());
// }
//
// BOOST_AUTO_TEST_CASE(particle_optimal_value_test){
// double domain_bound[5] = {1,2,3,4,5};
// Neuron *n1 = new NeuronLinear(1, 1);
// Neuron *n2 = new NeuronLinear(2, 2);
// NeuralNetwork network;
// std::vector<std::pair<std::vector<double>, std::vector<double>>> data_vec;
// std::vector<double> inp, out;
//
// for (int i = 0; i < 1; i++) {
// inp.push_back(i);
// out.push_back(i + 4);
// }
//
// data_vec.emplace_back(std::make_pair(inp, out));
// network.add_neuron(n1);
// network.add_neuron(n2);
// network.add_connection_simple(0, 1, 0, 2.5);
// network.randomize_weights();
//
// std::vector<size_t> net_input_neurons_indices(1);
// std::vector<size_t> net_output_neurons_indices(1);
// net_input_neurons_indices[0] = 0;
//
// net_output_neurons_indices[0] = 1;
//
// network.specify_input_neurons(net_input_neurons_indices);
// network.specify_output_neurons(net_output_neurons_indices);
//
// DataSet dataSet(&data_vec);
// ErrorFunction *error = new MSE(&network, &dataSet);
// Particle particle(error, &domain_bound[0]);
// BOOST_CHECK_CLOSE(1.789708839, particle.get_optimal_value(), 0.00001 );
// }
// */
//
//
//BOOST_AUTO_TEST_SUITE_END()