Added static AliEMCALRecoUtils::ExtrapolateTrackToEMCalSurface function that operates...
[u/mrichter/AliRoot.git] / 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 Neuron0x93bc708();
48      case 1:
49          return Neuron0x93be5d0();
50      default:
51          return 0.;
52    }
53 }
54
55 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x8ceb770() const
56 {
57 //
58 // Input neuron.
59 // Just return activation value externally setted.
60 //
61
62    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    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    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    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    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    input += Synapse0x93bc9e8();
114    input += Synapse0x93bca10();
115    input += Synapse0x93bca38();
116    input += Synapse0x93bca60();
117    input += Synapse0x93bca88();
118    return input;
119 }
120
121 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bc838() const
122 {
123 //
124 // Hidden/Output neuron
125 // Return computed activation
126 //
127    Double_t input = Input0x93bc838();
128    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    input += Synapse0x93bcca8();
140    input += Synapse0x93bccd0();
141    input += Synapse0x93bccf8();
142    input += Synapse0x93bcd20();
143    input += Synapse0x93bcd48();
144    return input;
145 }
146
147 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bcab0() const
148 {
149 //
150 // Hidden/Output neuron
151 // Return computed activation
152 //
153    Double_t input = Input0x93bcab0();
154    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    input += Synapse0x93bcf68();
166    input += Synapse0x93bcf90();
167    input += Synapse0x93bcfb8();
168    input += Synapse0x93bcfe0();
169    input += Synapse0x93bd008();
170    return input;
171 }
172
173 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bcd70() const
174 {
175 //
176 // Hidden/Output neuron
177 // Return computed activation
178 //
179    Double_t input = Input0x93bcd70();
180    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    input += Synapse0x93bd228();
192    input += Synapse0x93bd250();
193    input += Synapse0x93bd300();
194    input += Synapse0x93bd328();
195    input += Synapse0x93bd350();
196    return input;
197 }
198
199 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bd030() const
200 {
201 //
202 // Hidden/Output neuron
203 // Return computed activation
204 //
205    Double_t input = Input0x93bd030();
206    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    input += Synapse0x93bd528();
218    input += Synapse0x93bd550();
219    input += Synapse0x93bd578();
220    input += Synapse0x93bd5a0();
221    input += Synapse0x93bd5c8();
222    return input;
223 }
224
225 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bd378() const
226 {
227 //
228 // Hidden/Output neuron
229 // Return computed activation
230 //
231    Double_t input = Input0x93bd378();
232    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    input += Synapse0x93bd7e8();
244    input += Synapse0x93bd810();
245    input += Synapse0x93bd838();
246    input += Synapse0x93bd860();
247    input += Synapse0x93bd888();
248    return input;
249 }
250
251 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bd5f0() const
252 {
253 //
254 // Hidden/Output neuron
255 // Return computed activation
256 //
257    Double_t input = Input0x93bd5f0();
258    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    input += Synapse0x93bdaa8();
270    input += Synapse0x93bdad0();
271    input += Synapse0x93bdaf8();
272    input += Synapse0x8ce7098();
273    input += Synapse0x8ce70c0();
274    return input;
275 }
276
277 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bd8b0() const
278 {
279 //
280 // Hidden/Output neuron
281 // Return computed activation
282 //
283    Double_t input = Input0x93bd8b0();
284    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    input += Synapse0x93bde20();
296    input += Synapse0x93bde48();
297    input += Synapse0x93bde70();
298    input += Synapse0x93bde98();
299    input += Synapse0x93bdec0();
300    return input;
301 }
302
303 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bdc28() const
304 {
305 //
306 // Hidden/Output neuron
307 // Return computed activation
308 //
309    Double_t input = Input0x93bdc28();
310    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    input += Synapse0x93be0e0();
322    input += Synapse0x93be108();
323    input += Synapse0x93be130();
324    input += Synapse0x93be158();
325    input += Synapse0x93be180();
326    return input;
327 }
328
329 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bdee8() const
330 {
331 //
332 // Hidden/Output neuron
333 // Return computed activation
334 //
335    Double_t input = Input0x93bdee8();
336    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    input += Synapse0x93be3a0();
348    input += Synapse0x93be3c8();
349    input += Synapse0x93be3f0();
350    input += Synapse0x93be418();
351    input += Synapse0x93be440();
352    return input;
353 }
354
355 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93be1a8() const
356 {
357 //
358 // Hidden/Output neuron
359 // Return computed activation
360 //
361    Double_t input = Input0x93be1a8();
362    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    input += Synapse0x93bd2c0();
374    input += Synapse0x93be468();
375    input += Synapse0x93be490();
376    input += Synapse0x93be4b8();
377    input += Synapse0x93be4e0();
378    input += Synapse0x93be508();
379    input += Synapse0x93be530();
380    input += Synapse0x93be558();
381    input += Synapse0x93be580();
382    input += Synapse0x93be5a8();
383    return input;
384 }
385
386 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93bc708() const
387 {
388 //
389 // Hidden/Output neuron
390 // Return computed activation
391 //
392    Double_t input = Input0x93bc708();
393    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    input += Synapse0x93be7d0();
405    input += Synapse0x93be7f8();
406    input += Synapse0x93be820();
407    input += Synapse0x93be848();
408    input += Synapse0x93be870();
409    input += Synapse0x934a7c8();
410    input += Synapse0x93605e0();
411    input += Synapse0x9360608();
412    input += Synapse0x8ce6fe8();
413    input += Synapse0x8ce7010();
414    return input;
415 }
416
417 Double_t AliCaloNeuralFit::Neuron0x93be5d0() const
418 {
419 //
420 // Hidden/Output neuron
421 // Return computed activation
422 //
423    Double_t input = Input0x93be5d0();
424    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    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    return (Neuron0x93be1a8()*-0.117442);
1055 }