neuralnetwork_test.go 2.0 KB

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667
  1. package neuralnetworkbase
  2. // import (
  3. // "testing"
  4. // "gonum.org/v1/gonum/mat"
  5. // )
  6. // func TestNewNeuralNetwork(t *testing.T) {
  7. // nn, err := NewNeuralNetwork([]int{}, 0.1, 500)
  8. // if nn != nil || err == nil {
  9. // t.Error("nn initialized, but shouldn't ", err)
  10. // }
  11. // nn, err = NewNeuralNetwork([]int{0, 0, 0, 0}, 0.1, 500)
  12. // if nn != nil || err == nil {
  13. // t.Error("nn initialized, but shouldn't ", err)
  14. // }
  15. // nn, err = NewNeuralNetwork([]int{1, 1, 1, 1}, 0.1, 500)
  16. // if nn != nil || err == nil {
  17. // t.Error("nn initialized, but shouldn't ", err)
  18. // }
  19. // nn, err = NewNeuralNetwork([]int{5, 5}, 0.1, 500)
  20. // if nn != nil || err == nil {
  21. // t.Error("nn initialized, but shouldn't ", err)
  22. // }
  23. // nn, err = NewNeuralNetwork([]int{5, 1, 5, 5}, 0.1, 500)
  24. // if nn != nil || err == nil {
  25. // t.Error("nn initialized, but shouldn't ", err)
  26. // }
  27. // nn, err = NewNeuralNetwork([]int{5, 4, 4, 5}, 0.1, 500)
  28. // if nn == nil || err != nil {
  29. // t.Error("nn is not initialized, but should be ", err)
  30. // }
  31. // }
  32. // func TestNeuralNetworkPredict(t *testing.T) {
  33. // nn, _ := NewNeuralNetwork([]int{3, 4, 4, 2}, 0.1, 500)
  34. // aIn := &mat.Dense{}
  35. // index, max := nn.Predict(aIn)
  36. // if index != -1 || max != 0.0 {
  37. // t.Error("Prediction when empty aIn shouldn't be possibe but predicted", index, max)
  38. // }
  39. // aIn = mat.NewDense(2, 1, []float64{0.1, 0.2})
  40. // index, max = nn.Predict(aIn)
  41. // if index != -1 || max != 0.0 {
  42. // t.Error("Prediction aIn has invalid size shouldn't be possibe but predicted", index, max)
  43. // }
  44. // aIn = mat.NewDense(3, 1, []float64{0.1, 0.2, 0.3})
  45. // index, max = nn.Predict(aIn)
  46. // if index == -1 || max == 0.0 {
  47. // t.Error("Prediction of aIn valid size should be predicted", index, max)
  48. // }
  49. // aIn = mat.NewDense(4, 1, []float64{0.1, 0.2, 0.3, 0.4})
  50. // index, max = nn.Predict(aIn)
  51. // if index != -1 || max != 0.0 {
  52. // t.Error("Prediction aIn has invalid size shouldn't be possibe but predicted", index, max)
  53. // }
  54. // }