EMCAL/AliCaloNeuralFit.cxx

   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    fInput0 = in0;
  40    fInput1 = in1;
  41    fInput2 = in2;
  42    fInput3 = in3;
  43    fInput4 = in4;
  44    switch(index)
  45          {
  46      case 0:
  47          return Neuron0x9fdedf8();
  48      case 1:
  49          return Neuron0x9fe0da0();
  50      default:
  51          return 0.;
  52    }
  53 }
  54
  55 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fd0208() const
  56 {
  57 //
  58 // Input neuron.
  59 // Just return activation value externally setted.
  60 //
  61
  62    return fInput0;
  63 }
  64
  65 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fd0398() const
  66 {
  67 //
  68 // Input neuron.
  69 // Just return activation value externally setted.
  70 //
  71
  72    return fInput1;
  73 }
  74
  75 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fd0570() const
  76 {
  77 //
  78 // Input neuron.
  79 // Just return activation value externally setted.
  80 //
  81
  82    return fInput2;
  83 }
  84
  85 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fd0748() const
  86 {
  87 //
  88 // Input neuron.
  89 // Just return activation value externally setted.
  90 //
  91
  92    return fInput3;
  93 }
  94
  95 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdec20() const
  96 {
  97 //
  98 // Input neuron.
  99 // Just return activation value externally setted.
 100 //
 101
 102    return fInput4;
 103 }
 104
 105 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fdef28() 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
 113    Double_t input = 1.01367;
 114    input += Synapse0x9fdf0d8();
 115    input += Synapse0x9fdf100();
 116    input += Synapse0x9fdf128();
 117    input += Synapse0x9fdf150();
 118    input += Synapse0x9fdf178();
 119    return input;
 120 }
 121
 122 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdef28() const
 123 {
 124 //
 125 // Hidden/Output neuron
 126 // Return computed activation
 127 //
 128    Double_t input = Input0x9fdef28();
 129    return (tanh(input) * 1)+0;
 130 }
 131
 132 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fdf1a0() const
 133 {
 134 //
 135 // Hidden/Output neuron
 136 // Compute the activation from linear combination of
 137 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 138 //
 139    Double_t input = -0.388335;
 140    input += Synapse0x9fdf398();
 141    input += Synapse0x9fdf3c0();
 142    input += Synapse0x9fdf3e8();
 143    input += Synapse0x9fdf410();
 144    input += Synapse0x9fdf438();
 145    return input;
 146 }
 147
 148 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdf1a0() const
 149 {
 150 //
 151 // Hidden/Output neuron
 152 // Return computed activation
 153 //
 154    Double_t input = Input0x9fdf1a0();
 155    return (tanh(input) * 1)+0;
 156 }
 157
 158 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fdf460() const
 159 {
 160 //
 161 // Hidden/Output neuron
 162 // Compute the activation from linear combination of
 163 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 164 //
 165    Double_t input = -0.547781;
 166    input += Synapse0x9fdf658();
 167    input += Synapse0x9fdf680();
 168    input += Synapse0x9fdf6a8();
 169    input += Synapse0x9fdf6d0();
 170    input += Synapse0x9fdf6f8();
 171    return input;
 172 }
 173
 174 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdf460() const
 175 {
 176 //
 177 // Hidden/Output neuron
 178 // Return computed activation
 179 //
 180    Double_t input = Input0x9fdf460();
 181    return (tanh(input) * 1)+0;
 182 }
 183
 184 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fdf720() const
 185 {
 186 //
 187 // Hidden/Output neuron
 188 // Compute the activation from linear combination of
 189 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 190 //
 191    Double_t input = 0.525561;
 192    input += Synapse0x9fdf918();
 193    input += Synapse0x9fdf940();
 194    input += Synapse0x9fdf9f0();
 195    input += Synapse0x9fdfa18();
 196    input += Synapse0x9fdfa40();
 197    return input;
 198 }
 199
 200 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdf720() const
 201 {
 202 //
 203 // Hidden/Output neuron
 204 // Return computed activation
 205 //
 206    Double_t input = Input0x9fdf720();
 207    return (tanh(input) * 1)+0;
 208 }
 209
 210 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fdfa68() const
 211 {
 212 //
 213 // Hidden/Output neuron
 214 // Compute the activation from linear combination of
 215 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 216 //
 217    Double_t input = -0.360225;
 218    input += Synapse0x9fdfc18();
 219    input += Synapse0x9fdfc40();
 220    input += Synapse0x9fdfc68();
 221    input += Synapse0x9fdfc90();
 222    input += Synapse0x9fdfcb8();
 223    return input;
 224 }
 225
 226 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdfa68() const
 227 {
 228 //
 229 // Hidden/Output neuron
 230 // Return computed activation
 231 //
 232    Double_t input = Input0x9fdfa68();
 233    return (tanh(input) * 1)+0;
 234 }
 235
 236 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fdfce0() const
 237 {
 238 //
 239 // Hidden/Output neuron
 240 // Compute the activation from linear combination of
 241 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 242 //
 243    Double_t input = -0.485774;
 244    input += Synapse0x9fdfed8();
 245    input += Synapse0x9fdff00();
 246    input += Synapse0x9fdff28();
 247    input += Synapse0x9fdff50();
 248    input += Synapse0x9fdff78();
 249    return input;
 250 }
 251
 252 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdfce0() const
 253 {
 254 //
 255 // Hidden/Output neuron
 256 // Return computed activation
 257 //
 258    Double_t input = Input0x9fdfce0();
 259    return (tanh(input) * 1)+0;
 260 }
 261
 262 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fdffa0() const
 263 {
 264 //
 265 // Hidden/Output neuron
 266 // Compute the activation from linear combination of
 267 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 268 //
 269    Double_t input = 0.467242;
 270    input += Synapse0x9fe0198();
 271    input += Synapse0x9fe01c0();
 272    input += Synapse0x9fe01e8();
 273    input += Synapse0x9fdf968();
 274    input += Synapse0x9fdf990();
 275    return input;
 276 }
 277
 278 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdffa0() const
 279 {
 280 //
 281 // Hidden/Output neuron
 282 // Return computed activation
 283 //
 284    Double_t input = Input0x9fdffa0();
 285    return (tanh(input) * 1)+0;
 286 }
 287
 288 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fe0318() const
 289 {
 290 //
 291 // Hidden/Output neuron
 292 // Compute the activation from linear combination of
 293 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 294 //
 295    Double_t input = 0.566875;
 296    input += Synapse0x9fe04f0();
 297    input += Synapse0x9fe0518();
 298    input += Synapse0x9fe0540();
 299    input += Synapse0x9fe0568();
 300    input += Synapse0x9fe0590();
 301    return input;
 302 }
 303
 304 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fe0318() const
 305 {
 306 //
 307 // Hidden/Output neuron
 308 // Return computed activation
 309 //
 310    Double_t input = Input0x9fe0318();
 311    return (tanh(input) * 1)+0;
 312 }
 313
 314 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fe05b8() const
 315 {
 316 //
 317 // Hidden/Output neuron
 318 // Compute the activation from linear combination of
 319 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 320 //
 321    Double_t input = -0.848776;
 322    input += Synapse0x9fe07b0();
 323    input += Synapse0x9fe07d8();
 324    input += Synapse0x9fe0800();
 325    input += Synapse0x9fe0828();
 326    input += Synapse0x9fe0850();
 327    return input;
 328 }
 329
 330 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fe05b8() const
 331 {
 332 //
 333 // Hidden/Output neuron
 334 // Return computed activation
 335 //
 336    Double_t input = Input0x9fe05b8();
 337    return (tanh(input) * 1)+0;
 338 }
 339
 340 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fe0878() const
 341 {
 342 //
 343 // Hidden/Output neuron
 344 // Compute the activation from linear combination of
 345 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 346 //
 347    Double_t input = -0.408427;
 348    input += Synapse0x9fe0a70();
 349    input += Synapse0x9fe0a98();
 350    input += Synapse0x9fe0ac0();
 351    input += Synapse0x9fe0ae8();
 352    input += Synapse0x9fe0b10();
 353    return input;
 354 }
 355
 356 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fe0878() const
 357 {
 358 //
 359 // Hidden/Output neuron
 360 // Return computed activation
 361 //
 362    Double_t input = Input0x9fe0878();
 363    return (tanh(input) * 1)+0;
 364 }
 365
 366 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fdedf8() const
 367 {
 368 //
 369 // Hidden/Output neuron
 370 // Compute the activation from linear combination of
 371 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 372 //
 373    Double_t input = -0.310322;
 374    input += Synapse0x9fe0c10();
 375    input += Synapse0x9fe0c38();
 376    input += Synapse0x9fe0c60();
 377    input += Synapse0x9fe0c88();
 378    input += Synapse0x9fe0cb0();
 379    input += Synapse0x9fe0cd8();
 380    input += Synapse0x9fe0d00();
 381    input += Synapse0x9fe0d28();
 382    input += Synapse0x9fe0d50();
 383    input += Synapse0x9fe0d78();
 384    return input;
 385 }
 386
 387 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fdedf8() const
 388 {
 389 //
 390 // Hidden/Output neuron
 391 // Return computed activation
 392 //
 393    Double_t input = Input0x9fdedf8();
 394    return (input * 1)+0;
 395 }
 396
 397 Double_t AliCaloNeuralFit::Input0x9fe0da0() const
 398 {
 399 //
 400 // Hidden/Output neuron
 401 // Compute the activation from linear combination of
 402 // all neurons going into this, each one times its synaptic weight
 403 //
 404    Double_t input = -0.0574773;
 405    input += Synapse0x9fe0fa0();
 406    input += Synapse0x9fe0fc8();
 407    input += Synapse0x9fe0ff0();
 408    input += Synapse0x9fe1018();
 409    input += Synapse0x9fe1040();
 410    input += Synapse0x9882b78();
 411    input += Synapse0x9fd0158();
 412    input += Synapse0x9fd0180();
 413    input += Synapse0x9fd01a8();
 414    input += Synapse0x9fd01d0();
 415    return input;
 416 }
 417
 418 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x9fe0da0() const
 419 {
 420 //
 421 // Hidden/Output neuron
 422 // Return computed activation
 423 //
 424    Double_t input = Input0x9fe0da0();
 425    return (input * 1)+0;
 426 }
 427
 428 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf0d8()  const
 429 {
 430 //
 431 // Synaptic connection
 432 // Multiplies input times synaptic weight
 433 //
 434    return (Neuron0x9fd0208()*1.53012);
 435 }
 436
 437 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf100()  const
 438 {
 439 //
 440 // Synaptic connection
 441 // Multiplies input times synaptic weight
 442 //
 443    return (Neuron0x9fd0398()*-0.316606);
 444 }
 445
 446 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf128()  const
 447 {
 448 //
 449 // Synaptic connection
 450 // Multiplies input times synaptic weight
 451 //
 452    return (Neuron0x9fd0570()*1.31047);
 453 }
 454
 455 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf150()  const
 456 {
 457 //
 458 // Synaptic connection
 459 // Multiplies input times synaptic weight
 460 //
 461    return (Neuron0x9fd0748()*0.31846);
 462 }
 463
 464 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf178()  const
 465 {
 466 //
 467 // Synaptic connection
 468 // Multiplies input times synaptic weight
 469 //
 470    return (Neuron0x9fdec20()*-1.43145);
 471 }
 472
 473 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf398()  const
 474 {
 475 //
 476 // Synaptic connection
 477 // Multiplies input times synaptic weight
 478 //
 479    return (Neuron0x9fd0208()*-0.199402);
 480 }
 481
 482 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf3c0()  const
 483 {
 484 //
 485 // Synaptic connection
 486 // Multiplies input times synaptic weight
 487 //
 488    return (Neuron0x9fd0398()*0.0250046);
 489 }
 490
 491 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf3e8()  const
 492 {
 493 //
 494 // Synaptic connection
 495 // Multiplies input times synaptic weight
 496 //
 497    return (Neuron0x9fd0570()*0.21622);
 498 }
 499
 500 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf410()  const
 501 {
 502 //
 503 // Synaptic connection
 504 // Multiplies input times synaptic weight
 505 //
 506    return (Neuron0x9fd0748()*0.0240984);
 507 }
 508
 509 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf438()  const
 510 {
 511 //
 512 // Synaptic connection
 513 // Multiplies input times synaptic weight
 514 //
 515    return (Neuron0x9fdec20()*0.492242);
 516 }
 517
 518 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf658()  const
 519 {
 520 //
 521 // Synaptic connection
 522 // Multiplies input times synaptic weight
 523 //
 524    return (Neuron0x9fd0208()*-2.9778);
 525 }
 526
 527 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf680()  const
 528 {
 529 //
 530 // Synaptic connection
 531 // Multiplies input times synaptic weight
 532 //
 533    return (Neuron0x9fd0398()*-0.598961);
 534 }
 535
 536 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf6a8()  const
 537 {
 538 //
 539 // Synaptic connection
 540 // Multiplies input times synaptic weight
 541 //
 542    return (Neuron0x9fd0570()*-0.857305);
 543 }
 544
 545 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf6d0()  const
 546 {
 547 //
 548 // Synaptic connection
 549 // Multiplies input times synaptic weight
 550 //
 551    return (Neuron0x9fd0748()*0.58472);
 552 }
 553
 554 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf6f8()  const
 555 {
 556 //
 557 // Synaptic connection
 558 // Multiplies input times synaptic weight
 559 //
 560    return (Neuron0x9fdec20()*1.87975);
 561 }
 562
 563 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf918()  const
 564 {
 565 //
 566 // Synaptic connection
 567 // Multiplies input times synaptic weight
 568 //
 569    return (Neuron0x9fd0208()*0.334053);
 570 }
 571
 572 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf940()  const
 573 {
 574 //
 575 // Synaptic connection
 576 // Multiplies input times synaptic weight
 577 //
 578    return (Neuron0x9fd0398()*0.142395);
 579 }
 580
 581 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf9f0()  const
 582 {
 583 //
 584 // Synaptic connection
 585 // Multiplies input times synaptic weight
 586 //
 587    return (Neuron0x9fd0570()*0.293019);
 588 }
 589
 590 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdfa18()  const
 591 {
 592 //
 593 // Synaptic connection
 594 // Multiplies input times synaptic weight
 595 //
 596    return (Neuron0x9fd0748()*-0.109163);
 597 }
 598
 599 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdfa40()  const
 600 {
 601 //
 602 // Synaptic connection
 603 // Multiplies input times synaptic weight
 604 //
 605    return (Neuron0x9fdec20()*0.482151);
 606 }
 607
 608 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdfc18()  const
 609 {
 610 //
 611 // Synaptic connection
 612 // Multiplies input times synaptic weight
 613 //
 614    return (Neuron0x9fd0208()*-0.270303);
 615 }
 616
 617 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdfc40()  const
 618 {
 619 //
 620 // Synaptic connection
 621 // Multiplies input times synaptic weight
 622 //
 623    return (Neuron0x9fd0398()*-0.212234);
 624 }
 625
 626 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdfc68()  const
 627 {
 628 //
 629 // Synaptic connection
 630 // Multiplies input times synaptic weight
 631 //
 632    return (Neuron0x9fd0570()*-0.136993);
 633 }
 634
 635 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdfc90()  const
 636 {
 637 //
 638 // Synaptic connection
 639 // Multiplies input times synaptic weight
 640 //
 641    return (Neuron0x9fd0748()*-0.322175);
 642 }
 643
 644 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdfcb8()  const
 645 {
 646 //
 647 // Synaptic connection
 648 // Multiplies input times synaptic weight
 649 //
 650    return (Neuron0x9fdec20()*-0.137984);
 651 }
 652
 653 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdfed8()  const
 654 {
 655 //
 656 // Synaptic connection
 657 // Multiplies input times synaptic weight
 658 //
 659    return (Neuron0x9fd0208()*0.00656827);
 660 }
 661
 662 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdff00()  const
 663 {
 664 //
 665 // Synaptic connection
 666 // Multiplies input times synaptic weight
 667 //
 668    return (Neuron0x9fd0398()*-0.0405237);
 669 }
 670
 671 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdff28()  const
 672 {
 673 //
 674 // Synaptic connection
 675 // Multiplies input times synaptic weight
 676 //
 677    return (Neuron0x9fd0570()*-0.437988);
 678 }
 679
 680 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdff50()  const
 681 {
 682 //
 683 // Synaptic connection
 684 // Multiplies input times synaptic weight
 685 //
 686    return (Neuron0x9fd0748()*-0.343747);
 687 }
 688
 689 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdff78()  const
 690 {
 691 //
 692 // Synaptic connection
 693 // Multiplies input times synaptic weight
 694 //
 695    return (Neuron0x9fdec20()*-0.168597);
 696 }
 697
 698 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0198()  const
 699 {
 700 //
 701 // Synaptic connection
 702 // Multiplies input times synaptic weight
 703 //
 704    return (Neuron0x9fd0208()*-0.47585);
 705 }
 706
 707 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe01c0()  const
 708 {
 709 //
 710 // Synaptic connection
 711 // Multiplies input times synaptic weight
 712 //
 713    return (Neuron0x9fd0398()*1.7023);
 714 }
 715
 716 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe01e8()  const
 717 {
 718 //
 719 // Synaptic connection
 720 // Multiplies input times synaptic weight
 721 //
 722    return (Neuron0x9fd0570()*0.193432);
 723 }
 724
 725 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf968()  const
 726 {
 727 //
 728 // Synaptic connection
 729 // Multiplies input times synaptic weight
 730 //
 731    return (Neuron0x9fd0748()*0.139333);
 732 }
 733
 734 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fdf990()  const
 735 {
 736 //
 737 // Synaptic connection
 738 // Multiplies input times synaptic weight
 739 //
 740    return (Neuron0x9fdec20()*-0.400241);
 741 }
 742
 743 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe04f0()  const
 744 {
 745 //
 746 // Synaptic connection
 747 // Multiplies input times synaptic weight
 748 //
 749    return (Neuron0x9fd0208()*0.757465);
 750 }
 751
 752 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0518()  const
 753 {
 754 //
 755 // Synaptic connection
 756 // Multiplies input times synaptic weight
 757 //
 758    return (Neuron0x9fd0398()*0.070475);
 759 }
 760
 761 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0540()  const
 762 {
 763 //
 764 // Synaptic connection
 765 // Multiplies input times synaptic weight
 766 //
 767    return (Neuron0x9fd0570()*0.412929);
 768 }
 769
 770 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0568()  const
 771 {
 772 //
 773 // Synaptic connection
 774 // Multiplies input times synaptic weight
 775 //
 776    return (Neuron0x9fd0748()*-0.161017);
 777 }
 778
 779 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0590()  const
 780 {
 781 //
 782 // Synaptic connection
 783 // Multiplies input times synaptic weight
 784 //
 785    return (Neuron0x9fdec20()*-0.168403);
 786 }
 787
 788 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe07b0()  const
 789 {
 790 //
 791 // Synaptic connection
 792 // Multiplies input times synaptic weight
 793 //
 794    return (Neuron0x9fd0208()*0.490089);
 795 }
 796
 797 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe07d8()  const
 798 {
 799 //
 800 // Synaptic connection
 801 // Multiplies input times synaptic weight
 802 //
 803    return (Neuron0x9fd0398()*-0.193417);
 804 }
 805
 806 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0800()  const
 807 {
 808 //
 809 // Synaptic connection
 810 // Multiplies input times synaptic weight
 811 //
 812    return (Neuron0x9fd0570()*-0.345063);
 813 }
 814
 815 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0828()  const
 816 {
 817 //
 818 // Synaptic connection
 819 // Multiplies input times synaptic weight
 820 //
 821    return (Neuron0x9fd0748()*-0.507424);
 822 }
 823
 824 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0850()  const
 825 {
 826 //
 827 // Synaptic connection
 828 // Multiplies input times synaptic weight
 829 //
 830    return (Neuron0x9fdec20()*-0.790068);
 831 }
 832
 833 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0a70()  const
 834 {
 835 //
 836 // Synaptic connection
 837 // Multiplies input times synaptic weight
 838 //
 839    return (Neuron0x9fd0208()*1.717);
 840 }
 841
 842 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0a98()  const
 843 {
 844 //
 845 // Synaptic connection
 846 // Multiplies input times synaptic weight
 847 //
 848    return (Neuron0x9fd0398()*3.29133);
 849 }
 850
 851 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0ac0()  const
 852 {
 853 //
 854 // Synaptic connection
 855 // Multiplies input times synaptic weight
 856 //
 857    return (Neuron0x9fd0570()*-0.60354);
 858 }
 859
 860 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0ae8()  const
 861 {
 862 //
 863 // Synaptic connection
 864 // Multiplies input times synaptic weight
 865 //
 866    return (Neuron0x9fd0748()*-0.553822);
 867 }
 868
 869 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0b10()  const
 870 {
 871 //
 872 // Synaptic connection
 873 // Multiplies input times synaptic weight
 874 //
 875    return (Neuron0x9fdec20()*-0.292983);
 876 }
 877
 878 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0c10()  const
 879 {
 880 //
 881 // Synaptic connection
 882 // Multiplies input times synaptic weight
 883 //
 884    return (Neuron0x9fdef28()*0.0177982);
 885 }
 886
 887 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0c38()  const
 888 {
 889 //
 890 // Synaptic connection
 891 // Multiplies input times synaptic weight
 892 //
 893    return (Neuron0x9fdf1a0()*0.088043);
 894 }
 895
 896 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0c60()  const
 897 {
 898 //
 899 // Synaptic connection
 900 // Multiplies input times synaptic weight
 901 //
 902    return (Neuron0x9fdf460()*0.0698223);
 903 }
 904
 905 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0c88()  const
 906 {
 907 //
 908 // Synaptic connection
 909 // Multiplies input times synaptic weight
 910 //
 911    return (Neuron0x9fdf720()*0.609632);
 912 }
 913
 914 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0cb0()  const
 915 {
 916 //
 917 // Synaptic connection
 918 // Multiplies input times synaptic weight
 919 //
 920    return (Neuron0x9fdfa68()*-0.825672);
 921 }
 922
 923 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0cd8()  const
 924 {
 925 //
 926 // Synaptic connection
 927 // Multiplies input times synaptic weight
 928 //
 929    return (Neuron0x9fdfce0()*-0.109339);
 930 }
 931
 932 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0d00()  const
 933 {
 934 //
 935 // Synaptic connection
 936 // Multiplies input times synaptic weight
 937 //
 938    return (Neuron0x9fdffa0()*-0.498954);
 939 }
 940
 941 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0d28()  const
 942 {
 943 //
 944 // Synaptic connection
 945 // Multiplies input times synaptic weight
 946 //
 947    return (Neuron0x9fe0318()*0.346775);
 948 }
 949
 950 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0d50()  const
 951 {
 952 //
 953 // Synaptic connection
 954 // Multiplies input times synaptic weight
 955 //
 956    return (Neuron0x9fe05b8()*-0.284703);
 957 }
 958
 959 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0d78()  const
 960 {
 961 //
 962 // Synaptic connection
 963 // Multiplies input times synaptic weight
 964 //
 965    return (Neuron0x9fe0878()*0.0176923);
 966 }
 967
 968 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0fa0()  const
 969 {
 970 //
 971 // Synaptic connection
 972 // Multiplies input times synaptic weight
 973 //
 974    return (Neuron0x9fdef28()*-1.65881);
 975 }
 976
 977 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0fc8()  const
 978 {
 979 //
 980 // Synaptic connection
 981 // Multiplies input times synaptic weight
 982 //
 983    return (Neuron0x9fdf1a0()*0.0393971);
 984 }
 985
 986 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe0ff0()  const
 987 {
 988 //
 989 // Synaptic connection
 990 // Multiplies input times synaptic weight
 991 //
 992    return (Neuron0x9fdf460()*1.71678);
 993 }
 994
 995 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe1018()  const
 996 {
 997 //
 998 // Synaptic connection
 999 // Multiplies input times synaptic weight
1000 //
1001    return (Neuron0x9fdf720()*0.408921);
1002 }
1003
1004 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fe1040()  const
1005 {
1006 //
1007 // Synaptic connection
1008 // Multiplies input times synaptic weight
1009 //
1010    return (Neuron0x9fdfa68()*-0.508733);
1011 }
1012
1013 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9882b78()  const
1014 {
1015 //
1016 // Synaptic connection
1017 // Multiplies input times synaptic weight
1018 //
1019    return (Neuron0x9fdfce0()*-0.48213);
1020 }
1021
1022 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fd0158()  const
1023 {
1024 //
1025 // Synaptic connection
1026 // Multiplies input times synaptic weight
1027 //
1028    return (Neuron0x9fdffa0()*-1.36281);
1029 }
1030
1031 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fd0180()  const
1032 {
1033 //
1034 // Synaptic connection
1035 // Multiplies input times synaptic weight
1036 //
1037    return (Neuron0x9fe0318()*0.102217);
1038 }
1039
1040 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fd01a8()  const
1041 {
1042 //
1043 // Synaptic connection
1044 // Multiplies input times synaptic weight
1045 //
1046    return (Neuron0x9fe05b8()*-0.684593);
1047 }
1048
1049 Double_t AliCaloNeuralFit::Synapse0x9fd01d0()  const
1050 {
1051 //
1052 // Synaptic connection
1053 // Multiplies input times synaptic weight
1054 //
1055    return (Neuron0x9fe0878()*1.99419);
1056 }