/*
    Definisco i percettroni della rete neurale per il dataset CIFAR10
    Struttura della rete:
    Livello 1: 256 percettroni con 3072 input ciascuno
    Livello 2: 128 percettroni con 256 input ciascuno
    Livello output: 10 percettroni con 128 input ciascuno

    In output ci sono 10 percettroni, ognuno di essi è associato ad una categoria del CIFAR10. Alla fine dell'addestramento, la previsione sarà
    data dal percettrone di output che avrà il valore 1 rispetto agli altri 9.
*/
#include<stdlib.h>
#include <math.h>

#define INPUT_LIV1 3072
#define INPUT_LIV2 256
#define INPUT_LIV3 128

double LRE = 0.2;

typedef struct {
    double *pesi;
    double bias;
    double lre;
} Percettrone;

double randomico();
void inzializza_percettrone(Percettrone*, int);
double funzione_sigmoide(Percettrone, int[], int);

double randomico() {
    // Genero numeri nell'intervallo [-1,1]
    return ((double)(rand() % 101 * 0.01 * 2 ) -1);
}

void inizializza_percettrone(Percettrone *p, int n_pesi) {
    p->pesi = (double*)malloc(sizeof(double) * n_pesi );
    for(int i = 0; i < n_pesi; i++)
        p->pesi[i] = randomico();

    p->bias = randomico();
    p->lre = LRE;
}

double funzione_sigmoide(Percettrone p, int valori[], int n_input) {
    
    double sommatoria = 0.0;
    for(int i = 0; i < n_input; i++) {
        sommatoria += (valori[i] * p.pesi[i]);
    }

    double funzione = sommatoria + p.bias;
    double potenza_e = exp(-funzione);

    //formula sigmoide
    double risultato = 1 / ( 1 + potenza_e);

    return risultato;
}