float learningRate  = 0.001;    // δοκιμάζουμε διάφορες μικρές τιμές
int epochs = 200;              // δοκιμάζουμε διάφορες τιμές. Υπερβολικά μεγάλος αριθμός οδηγεί σε overfitting.
int trainDataNo = 100000;    // πλήθος δεδομένων (data rows) για εκπαίδευση
float clip = 5.0;

float[][] trainData = new float[trainDataNo][inputNo];  // πίνακας για να φορτωθούν τα δεδομένα εκπαίδευσης
// γραμμή = data row (σετ τιμών για τους input nodes)
float[][] targets = new float[trainDataNo][outputNo];  // πίνακας για τα αναμενόμενα αποτελέσματα (3 classes)


// ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΣ κ ΔΙΟΡΘΩΣΗ ΛΑΘΩΝ (backpropagation)

// Πίνακες λαθών
float[] eo = new float[outputNo];    // error για κάθε output node k = outputs[k] - targets[k]
float[] eh3 = new float[hidden3No];  // error για κάθε hidden 3 node = υπολογίζεται ως άθροισμα τμημάτων όλων των output errors
float[] eh2 = new float[hidden2No];  // error για κάθε hidden 2 node = υπολογίζεται ως άθροισμα τμημάτων όλων των hidden 2 errors
float[] eh1 = new float[hidden1No];  // error για κάθε hidden 1 node = υπολογίζεται ως άθροισμα τμημάτων όλων των hidden 1 errors

// Πίνακες gradients
float[] go = new float[outputNo];    // gradient για κάθε output node
float[] gh3 = new float[hidden3No];  // gradient για κάθε hidden 3 node
float[] gh2 = new float[hidden2No];  // gradient για κάθε hidden 2 node
float[] gh1 = new float[hidden1No];  // gradient για κάθε hidden 1 node


//-------------- CALCULATE ERRORS

void calculateOutputError(int k)
{
  for (int i=0; i<outputNo; i++)
  {
    eo[i] = outputs[i] - targets[k][i];
    go[i] = constrain(eo[i] * learningRate, -clip, clip);
  }
}


void calculateHidden3Error()
{
  for (int i=0; i<hidden3No; i++)
  {
    eh3[i] = 0;
    for (int j=0; j<outputNo; j++)
      eh3[i] += eo[j] * wh3o[j][i];

    gh3[i] = constrain(dh3[i] * eh3[i] * learningRate, -clip, clip);
  }
}


//---------------------UPDATE WEIGHTS

void updateOutputWeights()
{
  for (int i=0; i<outputNo; i++)
  {
    bo[i] -= eo[i] * learningRate;

    for (int j=0; j<hidden3No; j++)
      wh3o[i][j] -= hidden3[j] * go[i];
  }
}

void updateHidden3Weights()
{
  for (int i=0; i<hidden3No; i++)
  {
    bh3[i] -= eh3[i] * learningRate;
    
    for (int j=0; j<hidden2No; j++)
      wh2h3[i][j] -= hidden2[j] * gh3[i];
  }
}