import numpy as np
from nn import NeuralNetwork

#  _
# | |
#  _
# | |
#  _

#   1
# 2   3
#   4
# 5   6
#   7


dataset = [
    [0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0], #1
    [1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0], #2
    [1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0], #3
    [0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0], #4
    [1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0], #5
    [1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], #6
    [1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0], #7
    [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0], #8
    [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0], #9
]

results = [
    [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0],
]

nn = NeuralNetwork(input_layer_size=7, hidden_layer_size=16, output_layer_size=10)
nn.learning(dataset, results, 500, 0.1)
nn.save('test.npz')