#include <iostream>
#include <vector>
#include <ctime>
#include "Xenith/core.h"
#include "Xenith/typedef.h"


int main() {
    srand(time(NULL));

    LayerStructure_t layers[] = {
        {2, SIGMOID}, // Вход: 2 числа
        {3, SIGMOID}, // Скрытый слой
        {1, SIGMOID}  // Выход: 1 число
    };

    NeuralNetwork nn(layers, 3);

    // Данные для обучения
    std::vector<std::vector<double>> inputs = {{1, 1}, {1, 0}, {0, 0}, {0, 1}};
    std::vector<std::vector<double>> targets = {{0}, {1}, {1}, {0}};

    // Цикл обучения
    std::cout << "Training..." << std::endl;
    for (int epoch = 0; epoch < 20000; epoch++) {
        for (int i = 0; i < inputs.size(); i++) {
            nn.train(inputs[i], targets[i], 0.5);
        }
    }

    // Проверка результатов
    std::cout << "Results:" << std::endl;
    for (int i = 0; i < inputs.size(); i++) {
        std::vector<double> res = nn.feedForward(inputs[i]);
        std::cout << inputs[i][0] << " " << inputs[i][1] << " -> " 
                  << (res[0] > 0.5 ? 1 : 0) << " (raw: " << res[0] << ")" << std::endl;
    }

    return 0;
}