Line data Source code
1 : /**************************************************************************
2 : * Copyright(c) 1998-1999, ALICE Experiment at CERN, All rights reserved. *
3 : * *
4 : * Author: The ALICE Off-line Project. *
5 : * Contributors are mentioned in the code where appropriate. *
6 : * *
7 : * Permission to use, copy, modify and distribute this software and its *
8 : * documentation strictly for non-commercial purposes is hereby granted *
9 : * without fee, provided that the above copyright notice appears in all *
10 : * copies and that both the copyright notice and this permission notice *
11 : * appear in the supporting documentation. The authors make no claims *
12 : * about the suitability of this software for any purpose. It is *
13 : * provided "as is" without express or implied warranty. *
14 : **************************************************************************/
15 :
16 : /* $Id: $ */
17 :
18 : //_________________________________________________________________________
19 : // Utility Class for Neural Network fit
20 : //
21 : // currently uses 5 input neurons
22 : // network configured via TMultiLayerPerceptron
23 : //
24 : //*-- Author: Paola La Rocca (Catania)
25 : //
26 :
27 : #include "AliCaloNeuralFit.h"
28 : #include <cmath>
29 :
30 :
31 : Double_t AliCaloNeuralFit::Value
32 : (int index, Double_t in0, Double_t in1, Double_t in2, Double_t in3, Double_t in4)
33 : {
34 : //
35 : // Compute the neural network answer,
36 : // given the input values (taken from the signal TGraph)
37 : //
38 :
39 0 : fInput0 = in0;
40 0 : fInput1 = in1;
41 0 : fInput2 = in2;
42 0 : fInput3 = in3;
43 0 : fInput4 = in4;
44 0 : switch(index)
45 : {
46 : case 0:
47 0 : return Neuron0x93bc708();
48 : case 1:
49 0 : return Neuron0x93be5d0();
50 : default:
51 0 : return 0.;
52 : }
53 0 : }
54 :
55 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x8ceb770() const
56 : {
57 : //
58 : // Input neuron.
59 : // Just return activation value externally setted.
60 : //
61 :
62 0 : return fInput0;
63 : }
64 :
65 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x8ceb900() const
66 : {
67 : //
68 : // Input neuron.
69 : // Just return activation value externally setted.
70 : //
71 :
72 0 : return fInput1;
73 : }
74 :
75 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x8cebad8() const
76 : {
77 : //
78 : // Input neuron.
79 : // Just return activation value externally setted.
80 : //
81 :
82 0 : return fInput2;
83 : }
84 :
85 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x8cebcb0() const
86 : {
87 : //
88 : // Input neuron.
89 : // Just return activation value externally setted.
90 : //
91 :
92 0 : return fInput3;
93 : }
94 :
95 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bc518() const
96 : {
97 : //
98 : // Input neuron.
99 : // Just return activation value externally setted.
100 : //
101 :
102 0 : return fInput4;
103 : }
104 :
105 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bc838() const
106 : {
107 : //
108 : // Hidden/Output neuron
109 : // Compute the activation from linear combination of
110 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
111 : //
112 : Double_t input = -0.097207;
113 0 : input += Synapse0x93bc9e8();
114 0 : input += Synapse0x93bca10();
115 0 : input += Synapse0x93bca38();
116 0 : input += Synapse0x93bca60();
117 0 : input += Synapse0x93bca88();
118 0 : return input;
119 : }
120 :
121 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bc838() const
122 : {
123 : //
124 : // Hidden/Output neuron
125 : // Return computed activation
126 : //
127 0 : Double_t input = Input0x93bc838();
128 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
129 : }
130 :
131 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bcab0() const
132 : {
133 : //
134 : // Hidden/Output neuron
135 : // Compute the activation from linear combination of
136 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
137 : //
138 : Double_t input = 0.0466086;
139 0 : input += Synapse0x93bcca8();
140 0 : input += Synapse0x93bccd0();
141 0 : input += Synapse0x93bccf8();
142 0 : input += Synapse0x93bcd20();
143 0 : input += Synapse0x93bcd48();
144 0 : return input;
145 : }
146 :
147 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bcab0() const
148 : {
149 : //
150 : // Hidden/Output neuron
151 : // Return computed activation
152 : //
153 0 : Double_t input = Input0x93bcab0();
154 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
155 : }
156 :
157 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bcd70() const
158 : {
159 : //
160 : // Hidden/Output neuron
161 : // Compute the activation from linear combination of
162 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
163 : //
164 : Double_t input = 0.617042;
165 0 : input += Synapse0x93bcf68();
166 0 : input += Synapse0x93bcf90();
167 0 : input += Synapse0x93bcfb8();
168 0 : input += Synapse0x93bcfe0();
169 0 : input += Synapse0x93bd008();
170 0 : return input;
171 : }
172 :
173 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bcd70() const
174 : {
175 : //
176 : // Hidden/Output neuron
177 : // Return computed activation
178 : //
179 0 : Double_t input = Input0x93bcd70();
180 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
181 : }
182 :
183 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bd030() const
184 : {
185 : //
186 : // Hidden/Output neuron
187 : // Compute the activation from linear combination of
188 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
189 : //
190 : Double_t input = -0.519529;
191 0 : input += Synapse0x93bd228();
192 0 : input += Synapse0x93bd250();
193 0 : input += Synapse0x93bd300();
194 0 : input += Synapse0x93bd328();
195 0 : input += Synapse0x93bd350();
196 0 : return input;
197 : }
198 :
199 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bd030() const
200 : {
201 : //
202 : // Hidden/Output neuron
203 : // Return computed activation
204 : //
205 0 : Double_t input = Input0x93bd030();
206 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
207 : }
208 :
209 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bd378() const
210 : {
211 : //
212 : // Hidden/Output neuron
213 : // Compute the activation from linear combination of
214 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
215 : //
216 : Double_t input = -0.405186;
217 0 : input += Synapse0x93bd528();
218 0 : input += Synapse0x93bd550();
219 0 : input += Synapse0x93bd578();
220 0 : input += Synapse0x93bd5a0();
221 0 : input += Synapse0x93bd5c8();
222 0 : return input;
223 : }
224 :
225 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bd378() const
226 : {
227 : //
228 : // Hidden/Output neuron
229 : // Return computed activation
230 : //
231 0 : Double_t input = Input0x93bd378();
232 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
233 : }
234 :
235 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bd5f0() const
236 : {
237 : //
238 : // Hidden/Output neuron
239 : // Compute the activation from linear combination of
240 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
241 : //
242 : Double_t input = -0.253465;
243 0 : input += Synapse0x93bd7e8();
244 0 : input += Synapse0x93bd810();
245 0 : input += Synapse0x93bd838();
246 0 : input += Synapse0x93bd860();
247 0 : input += Synapse0x93bd888();
248 0 : return input;
249 : }
250 :
251 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bd5f0() const
252 : {
253 : //
254 : // Hidden/Output neuron
255 : // Return computed activation
256 : //
257 0 : Double_t input = Input0x93bd5f0();
258 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
259 : }
260 :
261 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bd8b0() const
262 : {
263 : //
264 : // Hidden/Output neuron
265 : // Compute the activation from linear combination of
266 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
267 : //
268 : Double_t input = 0.0340672;
269 0 : input += Synapse0x93bdaa8();
270 0 : input += Synapse0x93bdad0();
271 0 : input += Synapse0x93bdaf8();
272 0 : input += Synapse0x8ce7098();
273 0 : input += Synapse0x8ce70c0();
274 0 : return input;
275 : }
276 :
277 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bd8b0() const
278 : {
279 : //
280 : // Hidden/Output neuron
281 : // Return computed activation
282 : //
283 0 : Double_t input = Input0x93bd8b0();
284 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
285 : }
286 :
287 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bdc28() const
288 : {
289 : //
290 : // Hidden/Output neuron
291 : // Compute the activation from linear combination of
292 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
293 : //
294 : Double_t input = 0.231599;
295 0 : input += Synapse0x93bde20();
296 0 : input += Synapse0x93bde48();
297 0 : input += Synapse0x93bde70();
298 0 : input += Synapse0x93bde98();
299 0 : input += Synapse0x93bdec0();
300 0 : return input;
301 : }
302 :
303 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bdc28() const
304 : {
305 : //
306 : // Hidden/Output neuron
307 : // Return computed activation
308 : //
309 0 : Double_t input = Input0x93bdc28();
310 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
311 : }
312 :
313 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bdee8() const
314 : {
315 : //
316 : // Hidden/Output neuron
317 : // Compute the activation from linear combination of
318 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
319 : //
320 : Double_t input = 0.56831;
321 0 : input += Synapse0x93be0e0();
322 0 : input += Synapse0x93be108();
323 0 : input += Synapse0x93be130();
324 0 : input += Synapse0x93be158();
325 0 : input += Synapse0x93be180();
326 0 : return input;
327 : }
328 :
329 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bdee8() const
330 : {
331 : //
332 : // Hidden/Output neuron
333 : // Return computed activation
334 : //
335 0 : Double_t input = Input0x93bdee8();
336 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
337 : }
338 :
339 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93be1a8() const
340 : {
341 : //
342 : // Hidden/Output neuron
343 : // Compute the activation from linear combination of
344 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
345 : //
346 : Double_t input = 0.223889;
347 0 : input += Synapse0x93be3a0();
348 0 : input += Synapse0x93be3c8();
349 0 : input += Synapse0x93be3f0();
350 0 : input += Synapse0x93be418();
351 0 : input += Synapse0x93be440();
352 0 : return input;
353 : }
354 :
355 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93be1a8() const
356 : {
357 : //
358 : // Hidden/Output neuron
359 : // Return computed activation
360 : //
361 0 : Double_t input = Input0x93be1a8();
362 0 : return (tanh(input) * 1)+0;
363 : }
364 :
365 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93bc708() const
366 : {
367 : //
368 : // Hidden/Output neuron
369 : // Compute the activation from linear combination of
370 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
371 : //
372 : Double_t input = 0.565736;
373 0 : input += Synapse0x93bd2c0();
374 0 : input += Synapse0x93be468();
375 0 : input += Synapse0x93be490();
376 0 : input += Synapse0x93be4b8();
377 0 : input += Synapse0x93be4e0();
378 0 : input += Synapse0x93be508();
379 0 : input += Synapse0x93be530();
380 0 : input += Synapse0x93be558();
381 0 : input += Synapse0x93be580();
382 0 : input += Synapse0x93be5a8();
383 0 : return input;
384 : }
385 :
386 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bc708() const
387 : {
388 : //
389 : // Hidden/Output neuron
390 : // Return computed activation
391 : //
392 0 : Double_t input = Input0x93bc708();
393 0 : return (input * 1)+0;
394 : }
395 :
396 : Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x93be5d0() const
397 : {
398 : //
399 : // Hidden/Output neuron
400 : // Compute the activation from linear combination of
401 : // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
402 : //
403 : Double_t input = 0.311772;
404 0 : input += Synapse0x93be7d0();
405 0 : input += Synapse0x93be7f8();
406 0 : input += Synapse0x93be820();
407 0 : input += Synapse0x93be848();
408 0 : input += Synapse0x93be870();
409 0 : input += Synapse0x934a7c8();
410 0 : input += Synapse0x93605e0();
411 0 : input += Synapse0x9360608();
412 0 : input += Synapse0x8ce6fe8();
413 0 : input += Synapse0x8ce7010();
414 0 : return input;
415 : }
416 :
417 : Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93be5d0() const
418 : {
419 : //
420 : // Hidden/Output neuron
421 : // Return computed activation
422 : //
423 0 : Double_t input = Input0x93be5d0();
424 0 : return (input * 1)+0;
425 : }
426 :
427 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bc9e8() const
428 : {
429 : //
430 : // Synaptic connection
431 : // Multiplies input times synaptic weight
432 : //
433 0 : return (Neuron0x8ceb770()*-0.173079);
434 : }
435 :
436 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bca10() const
437 : {
438 : //
439 : // Synaptic connection
440 : // Multiplies input times synaptic weight
441 : //
442 0 : return (Neuron0x8ceb900()*-0.356515);
443 : }
444 :
445 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bca38() const
446 : {
447 : //
448 : // Synaptic connection
449 : // Multiplies input times synaptic weight
450 : //
451 0 : return (Neuron0x8cebad8()*0.116333);
452 : }
453 :
454 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bca60() const
455 : {
456 : //
457 : // Synaptic connection
458 : // Multiplies input times synaptic weight
459 : //
460 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*-0.0647334);
461 : }
462 :
463 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bca88() const
464 : {
465 : //
466 : // Synaptic connection
467 : // Multiplies input times synaptic weight
468 : //
469 0 : return (Neuron0x93bc518()*0.135181);
470 : }
471 :
472 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bcca8() const
473 : {
474 : //
475 : // Synaptic connection
476 : // Multiplies input times synaptic weight
477 : //
478 0 : return (Neuron0x8ceb770()*-0.00703734);
479 : }
480 :
481 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bccd0() const
482 : {
483 : //
484 : // Synaptic connection
485 : // Multiplies input times synaptic weight
486 : //
487 0 : return (Neuron0x8ceb900()*1.04245);
488 : }
489 :
490 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bccf8() const
491 : {
492 : //
493 : // Synaptic connection
494 : // Multiplies input times synaptic weight
495 : //
496 0 : return (Neuron0x8cebad8()*0.70812);
497 : }
498 :
499 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bcd20() const
500 : {
501 : //
502 : // Synaptic connection
503 : // Multiplies input times synaptic weight
504 : //
505 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*-0.486738);
506 : }
507 :
508 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bcd48() const
509 : {
510 : //
511 : // Synaptic connection
512 : // Multiplies input times synaptic weight
513 : //
514 0 : return (Neuron0x93bc518()*-0.623982);
515 : }
516 :
517 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bcf68() const
518 : {
519 : //
520 : // Synaptic connection
521 : // Multiplies input times synaptic weight
522 : //
523 0 : return (Neuron0x8ceb770()*0.0557636);
524 : }
525 :
526 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bcf90() const
527 : {
528 : //
529 : // Synaptic connection
530 : // Multiplies input times synaptic weight
531 : //
532 0 : return (Neuron0x8ceb900()*0.503374);
533 : }
534 :
535 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bcfb8() const
536 : {
537 : //
538 : // Synaptic connection
539 : // Multiplies input times synaptic weight
540 : //
541 0 : return (Neuron0x8cebad8()*-0.0500216);
542 : }
543 :
544 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bcfe0() const
545 : {
546 : //
547 : // Synaptic connection
548 : // Multiplies input times synaptic weight
549 : //
550 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*0.0561266);
551 : }
552 :
553 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd008() const
554 : {
555 : //
556 : // Synaptic connection
557 : // Multiplies input times synaptic weight
558 : //
559 0 : return (Neuron0x93bc518()*-0.403885);
560 : }
561 :
562 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd228() const
563 : {
564 : //
565 : // Synaptic connection
566 : // Multiplies input times synaptic weight
567 : //
568 0 : return (Neuron0x8ceb770()*-0.0649038);
569 : }
570 :
571 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd250() const
572 : {
573 : //
574 : // Synaptic connection
575 : // Multiplies input times synaptic weight
576 : //
577 0 : return (Neuron0x8ceb900()*-0.164437);
578 : }
579 :
580 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd300() const
581 : {
582 : //
583 : // Synaptic connection
584 : // Multiplies input times synaptic weight
585 : //
586 0 : return (Neuron0x8cebad8()*-0.657412);
587 : }
588 :
589 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd328() const
590 : {
591 : //
592 : // Synaptic connection
593 : // Multiplies input times synaptic weight
594 : //
595 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*0.175571);
596 : }
597 :
598 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd350() const
599 : {
600 : //
601 : // Synaptic connection
602 : // Multiplies input times synaptic weight
603 : //
604 0 : return (Neuron0x93bc518()*0.588896);
605 : }
606 :
607 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd528() const
608 : {
609 : //
610 : // Synaptic connection
611 : // Multiplies input times synaptic weight
612 : //
613 0 : return (Neuron0x8ceb770()*-0.00361627);
614 : }
615 :
616 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd550() const
617 : {
618 : //
619 : // Synaptic connection
620 : // Multiplies input times synaptic weight
621 : //
622 0 : return (Neuron0x8ceb900()*0.398821);
623 : }
624 :
625 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd578() const
626 : {
627 : //
628 : // Synaptic connection
629 : // Multiplies input times synaptic weight
630 : //
631 0 : return (Neuron0x8cebad8()*0.38779);
632 : }
633 :
634 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd5a0() const
635 : {
636 : //
637 : // Synaptic connection
638 : // Multiplies input times synaptic weight
639 : //
640 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*0.341009);
641 : }
642 :
643 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd5c8() const
644 : {
645 : //
646 : // Synaptic connection
647 : // Multiplies input times synaptic weight
648 : //
649 0 : return (Neuron0x93bc518()*0.290214);
650 : }
651 :
652 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd7e8() const
653 : {
654 : //
655 : // Synaptic connection
656 : // Multiplies input times synaptic weight
657 : //
658 0 : return (Neuron0x8ceb770()*-0.238609);
659 : }
660 :
661 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd810() const
662 : {
663 : //
664 : // Synaptic connection
665 : // Multiplies input times synaptic weight
666 : //
667 0 : return (Neuron0x8ceb900()*-0.193207);
668 : }
669 :
670 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd838() const
671 : {
672 : //
673 : // Synaptic connection
674 : // Multiplies input times synaptic weight
675 : //
676 0 : return (Neuron0x8cebad8()*0.304672);
677 : }
678 :
679 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd860() const
680 : {
681 : //
682 : // Synaptic connection
683 : // Multiplies input times synaptic weight
684 : //
685 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*-0.327625);
686 : }
687 :
688 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd888() const
689 : {
690 : //
691 : // Synaptic connection
692 : // Multiplies input times synaptic weight
693 : //
694 0 : return (Neuron0x93bc518()*-0.268996);
695 : }
696 :
697 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bdaa8() const
698 : {
699 : //
700 : // Synaptic connection
701 : // Multiplies input times synaptic weight
702 : //
703 0 : return (Neuron0x8ceb770()*0.725989);
704 : }
705 :
706 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bdad0() const
707 : {
708 : //
709 : // Synaptic connection
710 : // Multiplies input times synaptic weight
711 : //
712 0 : return (Neuron0x8ceb900()*-0.217538);
713 : }
714 :
715 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bdaf8() const
716 : {
717 : //
718 : // Synaptic connection
719 : // Multiplies input times synaptic weight
720 : //
721 0 : return (Neuron0x8cebad8()*-0.603975);
722 : }
723 :
724 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x8ce7098() const
725 : {
726 : //
727 : // Synaptic connection
728 : // Multiplies input times synaptic weight
729 : //
730 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*0.175658);
731 : }
732 :
733 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x8ce70c0() const
734 : {
735 : //
736 : // Synaptic connection
737 : // Multiplies input times synaptic weight
738 : //
739 0 : return (Neuron0x93bc518()*-0.262399);
740 : }
741 :
742 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bde20() const
743 : {
744 : //
745 : // Synaptic connection
746 : // Multiplies input times synaptic weight
747 : //
748 0 : return (Neuron0x8ceb770()*-1.08242);
749 : }
750 :
751 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bde48() const
752 : {
753 : //
754 : // Synaptic connection
755 : // Multiplies input times synaptic weight
756 : //
757 0 : return (Neuron0x8ceb900()*0.41456);
758 : }
759 :
760 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bde70() const
761 : {
762 : //
763 : // Synaptic connection
764 : // Multiplies input times synaptic weight
765 : //
766 0 : return (Neuron0x8cebad8()*0.117809);
767 : }
768 :
769 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bde98() const
770 : {
771 : //
772 : // Synaptic connection
773 : // Multiplies input times synaptic weight
774 : //
775 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*0.514938);
776 : }
777 :
778 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bdec0() const
779 : {
780 : //
781 : // Synaptic connection
782 : // Multiplies input times synaptic weight
783 : //
784 0 : return (Neuron0x93bc518()*-0.193678);
785 : }
786 :
787 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be0e0() const
788 : {
789 : //
790 : // Synaptic connection
791 : // Multiplies input times synaptic weight
792 : //
793 0 : return (Neuron0x8ceb770()*0.580561);
794 : }
795 :
796 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be108() const
797 : {
798 : //
799 : // Synaptic connection
800 : // Multiplies input times synaptic weight
801 : //
802 0 : return (Neuron0x8ceb900()*0.610453);
803 : }
804 :
805 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be130() const
806 : {
807 : //
808 : // Synaptic connection
809 : // Multiplies input times synaptic weight
810 : //
811 0 : return (Neuron0x8cebad8()*0.4977);
812 : }
813 :
814 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be158() const
815 : {
816 : //
817 : // Synaptic connection
818 : // Multiplies input times synaptic weight
819 : //
820 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*-0.328315);
821 : }
822 :
823 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be180() const
824 : {
825 : //
826 : // Synaptic connection
827 : // Multiplies input times synaptic weight
828 : //
829 0 : return (Neuron0x93bc518()*-0.729094);
830 : }
831 :
832 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be3a0() const
833 : {
834 : //
835 : // Synaptic connection
836 : // Multiplies input times synaptic weight
837 : //
838 0 : return (Neuron0x8ceb770()*0.172817);
839 : }
840 :
841 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be3c8() const
842 : {
843 : //
844 : // Synaptic connection
845 : // Multiplies input times synaptic weight
846 : //
847 0 : return (Neuron0x8ceb900()*0.288833);
848 : }
849 :
850 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be3f0() const
851 : {
852 : //
853 : // Synaptic connection
854 : // Multiplies input times synaptic weight
855 : //
856 0 : return (Neuron0x8cebad8()*0.0242409);
857 : }
858 :
859 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be418() const
860 : {
861 : //
862 : // Synaptic connection
863 : // Multiplies input times synaptic weight
864 : //
865 0 : return (Neuron0x8cebcb0()*0.273568);
866 : }
867 :
868 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be440() const
869 : {
870 : //
871 : // Synaptic connection
872 : // Multiplies input times synaptic weight
873 : //
874 0 : return (Neuron0x93bc518()*0.261816);
875 : }
876 :
877 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93bd2c0() const
878 : {
879 : //
880 : // Synaptic connection
881 : // Multiplies input times synaptic weight
882 : //
883 0 : return (Neuron0x93bc838()*-0.332154);
884 : }
885 :
886 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be468() const
887 : {
888 : //
889 : // Synaptic connection
890 : // Multiplies input times synaptic weight
891 : //
892 0 : return (Neuron0x93bcab0()*0.175458);
893 : }
894 :
895 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be490() const
896 : {
897 : //
898 : // Synaptic connection
899 : // Multiplies input times synaptic weight
900 : //
901 0 : return (Neuron0x93bcd70()*0.211775);
902 : }
903 :
904 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be4b8() const
905 : {
906 : //
907 : // Synaptic connection
908 : // Multiplies input times synaptic weight
909 : //
910 0 : return (Neuron0x93bd030()*0.335443);
911 : }
912 :
913 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be4e0() const
914 : {
915 : //
916 : // Synaptic connection
917 : // Multiplies input times synaptic weight
918 : //
919 0 : return (Neuron0x93bd378()*0.341079);
920 : }
921 :
922 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be508() const
923 : {
924 : //
925 : // Synaptic connection
926 : // Multiplies input times synaptic weight
927 : //
928 0 : return (Neuron0x93bd5f0()*-0.324381);
929 : }
930 :
931 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be530() const
932 : {
933 : //
934 : // Synaptic connection
935 : // Multiplies input times synaptic weight
936 : //
937 0 : return (Neuron0x93bd8b0()*0.135666);
938 : }
939 :
940 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be558() const
941 : {
942 : //
943 : // Synaptic connection
944 : // Multiplies input times synaptic weight
945 : //
946 0 : return (Neuron0x93bdc28()*-0.0213577);
947 : }
948 :
949 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be580() const
950 : {
951 : //
952 : // Synaptic connection
953 : // Multiplies input times synaptic weight
954 : //
955 0 : return (Neuron0x93bdee8()*-0.598335);
956 : }
957 :
958 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be5a8() const
959 : {
960 : //
961 : // Synaptic connection
962 : // Multiplies input times synaptic weight
963 : //
964 0 : return (Neuron0x93be1a8()*0.636813);
965 : }
966 :
967 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be7d0() const
968 : {
969 : //
970 : // Synaptic connection
971 : // Multiplies input times synaptic weight
972 : //
973 0 : return (Neuron0x93bc838()*0.173357);
974 : }
975 :
976 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be7f8() const
977 : {
978 : //
979 : // Synaptic connection
980 : // Multiplies input times synaptic weight
981 : //
982 0 : return (Neuron0x93bcab0()*-0.971616);
983 : }
984 :
985 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be820() const
986 : {
987 : //
988 : // Synaptic connection
989 : // Multiplies input times synaptic weight
990 : //
991 0 : return (Neuron0x93bcd70()*-0.38099);
992 : }
993 :
994 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be848() const
995 : {
996 : //
997 : // Synaptic connection
998 : // Multiplies input times synaptic weight
999 : //
1000 0 : return (Neuron0x93bd030()*0.351755);
1001 : }
1002 :
1003 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93be870() const
1004 : {
1005 : //
1006 : // Synaptic connection
1007 : // Multiplies input times synaptic weight
1008 : //
1009 0 : return (Neuron0x93bd378()*0.106307);
1010 : }
1011 :
1012 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x934a7c8() const
1013 : {
1014 : //
1015 : // Synaptic connection
1016 : // Multiplies input times synaptic weight
1017 : //
1018 0 : return (Neuron0x93bd5f0()*0.118656);
1019 : }
1020 :
1021 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x93605e0() const
1022 : {
1023 : //
1024 : // Synaptic connection
1025 : // Multiplies input times synaptic weight
1026 : //
1027 0 : return (Neuron0x93bd8b0()*-0.447119);
1028 : }
1029 :
1030 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9360608() const
1031 : {
1032 : //
1033 : // Synaptic connection
1034 : // Multiplies input times synaptic weight
1035 : //
1036 0 : return (Neuron0x93bdc28()*0.677259);
1037 : }
1038 :
1039 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x8ce6fe8() const
1040 : {
1041 : //
1042 : // Synaptic connection
1043 : // Multiplies input times synaptic weight
1044 : //
1045 0 : return (Neuron0x93bdee8()*-0.246138);
1046 : }
1047 :
1048 : Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x8ce7010() const
1049 : {
1050 : //
1051 : // Synaptic connection
1052 : // Multiplies input times synaptic weight
1053 : //
1054 0 : return (Neuron0x93be1a8()*-0.117442);
1055 : }
|
