#ifndef CORE_H
#define CORE_H

#include "typedef.hpp"
#include <vector>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <omp.h> 
#include <vulkan/vulkan.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>

class NeuralNetwork {
private:
    // Параметры нейросети
    int numLayers;
    std::vector<int> sizes;
    std::vector<std::vector<std::vector<double>>> weights;
    std::vector<std::vector<double>> biases;
    std::vector<std::vector<double>> outputs;

    // Объекты Vulkan
    bool useVulkan; // Сохраняем выбор пользователя
    vk::Instance instance;
    vk::PhysicalDevice physDev;
    vk::Device device;
    vk::Queue queue;
    vk::CommandPool cmdPool;
    uint32_t computeQueueFamilyIndex; // Индекс очереди для команд

    // Вспомогательные методы Vulkan
    uint32_t findMemoryType(uint32_t typeFilter, vk::MemoryPropertyFlags properties);
    std::vector<char> readFile(const std::string& filename);

    // Математика CPU
    double sigmoid(double x) { return 1.0 / (1.0 + exp(-x)); }
    double sigmoidDeriv(double x) { return x * (1.0 - x); }

public:
    int cpu_count = 1;
    
    // Конструктор
    NeuralNetwork(LayerStructure_t layers[], int count, bool useVulkan = false);
    
    // Деструктор (ВАЖНО для очистки Vulkan)
    ~NeuralNetwork();

    // Методы работы
    std::vector<double> feedForward(const std::vector<double>& input);
    double train(const std::vector<double>& input, const std::vector<double>& target, double lr);
    
    // Наш тест Vulkan
    double trainVulkan();
};

#endif