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 }