.NET 4.x Нейронная сеть не работает. Почему? - C#

using System;                                                           //Neiron
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Web.Script.Serialization;
using System.Windows.Forms;
 
namespace NeiroNet1
{
    // это по сути контейнер для массива нейронов neironArray
    // загружет его при создании из файла и сохраняет при выходе
 
    class NeiroWeb
    {
        
        public  const int          neironInArrayWidth  =           10; // количество по горизонтали
        public  const int          neironInArrayHeight =           10; // количество по вертикали
        private const string       memory              = "memory.txt"; // имя файла хранения сети
        private       List<Neiron> neironArray         =         null; // массив нейронов
 
        // конструктор
        public NeiroWeb()
        {
            neironArray = InitWeb();            
        }
 
        // функция открывает текстовой файл и преобразовывает его в массив нейронов
        private static List<Neiron> InitWeb()
        {
            if (!File.Exists(memory)) return new List<Neiron>();
            string[] lines = File.ReadAllLines(memory);
            if (lines.Length == 0)    return new List<Neiron>();
            string jStr = lines[0];
            JavaScriptSerializer json = new JavaScriptSerializer();
            List<Object> objects = json.Deserialize<List<Object>>(jStr);
            List<Neiron> res = new List<Neiron>();
            foreach (var o in objects) res.Add(NeironCreate((Dictionary<string,Object>)o));
            return res;
        }
 
        // преобразовать структуру данных в клас нейрона
        private static Neiron NeironCreate(Dictionary<string, object> o)
        {
            Neiron res = new Neiron();
            res.name = (string)o["name"];
            res.countTrainig = (int)o["countTrainig"];
            Object[] veightData = (Object[])o["veight"];
            int arrSize = (int)Math.Sqrt(veightData.Length);
            res.veight = new double[arrSize, arrSize];
            int index = 0;
            for (int n = 0; n < res.veight.GetLength(0); n++)
                for (int m = 0; m < res.veight.GetLength(1); m++)
                {
                    res.veight[n, m] = Double.Parse(veightData[index].ToString());
                    index++;
                }
            return res;
        }
 
        // функция сравнивает входной массив с каждым нейроном из сети и 
        // возвращает имя нейрона наиболее похожего на него
        // именно эта функция отвечает за распознавание образа
 
        public string CheckLitera(int[,] arr)
        {
            string res = null;
            double max = 0;
            foreach (var n in neironArray)
            {
                double d = n.GetRes(arr);
                if (d > max)
                {
                    max = d;
                    res = n.GetName();
                }
            }
            return res;
        }
 
        // функция сохраняет массив нейронов в файл
        public void SaveState()
        {
            JavaScriptSerializer json = new JavaScriptSerializer();
            string jStr = json.Serialize(neironArray);
            System.IO.StreamWriter file = new System.IO.StreamWriter(memory);
            file.WriteLine(jStr);
            file.Close();
        }      
 
        // получить список имён образов, имеющихся в памяти
        public string[] GetLiteras()
        {
            var res = new List<string>();
            for (int i = 0; i < neironArray.Count; i++) res.Add(neironArray[i].GetName());
            res.Sort();
            return res.ToArray();
        }
 
        // эта функция заносит в память нейрона с именем trainingName
        // новый вариант образа data
        
        public void SetTraining(string trainingName, int[,] data)
        {
            Neiron neiron = neironArray.Find(v => v.name.Equals(trainingName));
            if (neiron == null) // если нейрона с таким именем не существует, создадим новыи и добавим
            {                   // его в массив нейронов
                neiron = new Neiron();
                neiron.Clear(trainingName, neironInArrayWidth, neironInArrayHeight);
                neironArray.Add(neiron);
            }
            int countTrainig = neiron.Training(data); // обучим нейрон новому образу
            string messageStr = "Имя образа - " + neiron.GetName() + 
                                " вариантов образа в памяти - " + countTrainig.ToString();
 
            // покажем визуальное отображение памяти обученного нейрона
            Form resultForm = new ShowMemoryVeight(neiron);
            resultForm.Text = messageStr;
            resultForm.Show();
        }

    }
}

using System;                                             //NeiroWeb
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Web.Script.Serialization;
using System.Windows.Forms;
 
namespace NeiroNet1
{
    // это по сути контейнер для массива нейронов neironArray
    // загружет его при создании из файла и сохраняет при выходе
 
    class NeiroWeb
    {
        
        public  const int          neironInArrayWidth  =           10; // количество по горизонтали
        public  const int          neironInArrayHeight =           10; // количество по вертикали
        private const string       memory              = "memory.txt"; // имя файла хранения сети
        private       List<Neiron> neironArray         =         null; // массив нейронов
 
        // конструктор
        public NeiroWeb()
        {
            neironArray = InitWeb();            
        }
 
        // функция открывает текстовой файл и преобразовывает его в массив нейронов
        private static List<Neiron> InitWeb()
        {
            if (!File.Exists(memory)) return new List<Neiron>();
            string[] lines = File.ReadAllLines(memory);
            if (lines.Length == 0)    return new List<Neiron>();
            string jStr = lines[0];
            JavaScriptSerializer json = new JavaScriptSerializer();
            List<Object> objects = json.Deserialize<List<Object>>(jStr);
            List<Neiron> res = new List<Neiron>();
            foreach (var o in objects) res.Add(NeironCreate((Dictionary<string,Object>)o));
            return res;
        }
 
        // преобразовать структуру данных в клас нейрона
        private static Neiron NeironCreate(Dictionary<string, object> o)
        {
            Neiron res = new Neiron();
            res.name = (string)o["name"];
            res.countTrainig = (int)o["countTrainig"];
            Object[] veightData = (Object[])o["veight"];
            int arrSize = (int)Math.Sqrt(veightData.Length);
            res.veight = new double[arrSize, arrSize];
            int index = 0;
            for (int n = 0; n < res.veight.GetLength(0); n++)
                for (int m = 0; m < res.veight.GetLength(1); m++)
                {
                    res.veight[n, m] = Double.Parse(veightData[index].ToString());
                    index++;
                }
            return res;
        }
 
        // функция сравнивает входной массив с каждым нейроном из сети и 
        // возвращает имя нейрона наиболее похожего на него
        // именно эта функция отвечает за распознавание образа
 
        public string CheckLitera(int[,] arr)
        {
            string res = null;
            double max = 0;
            foreach (var n in neironArray)
            {
                double d = n.GetRes(arr);
                if (d > max)
                {
                    max = d;
                    res = n.GetName();
                }
            }
            return res;
        }
 
        // функция сохраняет массив нейронов в файл
        public void SaveState()
        {
            JavaScriptSerializer json = new JavaScriptSerializer();
            string jStr = json.Serialize(neironArray);
            System.IO.StreamWriter file = new System.IO.StreamWriter(memory);
            file.WriteLine(jStr);
            file.Close();
        }      
 
        // получить список имён образов, имеющихся в памяти
        public string[] GetLiteras()
        {
            var res = new List<string>();
            for (int i = 0; i < neironArray.Count; i++) res.Add(neironArray[i].GetName());
            res.Sort();
            return res.ToArray();
        }
 
        // эта функция заносит в память нейрона с именем trainingName
        // новый вариант образа data
        
        public void SetTraining(string trainingName, int[,] data)
        {
            Neiron neiron = neironArray.Find(v => v.name.Equals(trainingName));
            if (neiron == null) // если нейрона с таким именем не существует, создадим новыи и добавим
            {                   // его в массив нейронов
                neiron = new Neiron();
                neiron.Clear(trainingName, neironInArrayWidth, neironInArrayHeight);
                neironArray.Add(neiron);
            }
            int countTrainig = neiron.Training(data); // обучим нейрон новому образу
            string messageStr = "Имя образа - " + neiron.GetName() + 
                                " вариантов образа в памяти - " + countTrainig.ToString();
 
            // покажем визуальное отображение памяти обученного нейрона
            Form resultForm = new ShowMemoryVeight(neiron);
            resultForm.Text = messageStr;
            resultForm.Show();
        }

    }
}

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
 
namespace NeiroNet1
{
    static class Program
    {
        /// <summary>
        /// Главная точка входа для приложения.
        /// </summary>
        [STAThread]
        static void Main()
        {
            Application.EnableVisualStyles();
            Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false);
            Application.Run(new MainForm());
        }
    }
}