Layer.h

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#ifndef FlexNN_Layer_H
#define FlexNN_Layer_H
 
#include <utility>
#include <Eigen/Dense>
 
namespace FlexNN
{
  class Layer
  {
  public:
    Layer(int inputSize, int outputSize, const std::string &activationFunction = "relu")
        : inputSize(inputSize), outputSize(outputSize), activationFunction(activationFunction)
    {
      // Initialize weights and biases
      W = Eigen::MatrixXd::Random(outputSize, inputSize) * 0.5;
      b = Eigen::VectorXd::Random(outputSize) * 0.5;
    }
 
    Eigen::MatrixXd getWeights() const
    {
      return W; // Return the weights of the layer
    }
 
    Eigen::VectorXd getBiases() const
    {
      return b; // Return the biases of the layer
    }
 
    void updateWeights(const Eigen::MatrixXd &dW, const Eigen::VectorXd &db, double learningRate)
    {
      W -= learningRate * dW; // Update weights
      b -= learningRate * db; // Update biases
    }
 
    std::pair<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd> forward(const Eigen::MatrixXd &input);
 
    Eigen::MatrixXd backward(const Eigen::MatrixXd &nextW, const Eigen::MatrixXd &nextdZ, const Eigen::MatrixXd &currZ);
 
  private:
    int inputSize;
    int outputSize;
    std::string activationFunction;
    Eigen::MatrixXd W;
    Eigen::VectorXd b;
  };
}
 
#endif // FlexNN_Layer_H