{
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0,
"metadata": {
"colab": {
"provenance": []
},
"kernelspec": {
"name": "python3",
"display_name": "Python 3"
},
"language_info": {
"name": "python"
}
},
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"One small change as been done in our Value object. Please note that \\\n",
"\\\n",
"The __radd__() functionality has been added."
],
"metadata": {
"id": "VqE2CCj9HMUh"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"from graphviz import Digraph\n",
"\n",
"def trace(root):\n",
" #Builds a set of all nodes and edges in a graph\n",
" nodes, edges = set(), set()\n",
" def build(v):\n",
" if v not in nodes:\n",
" nodes.add(v)\n",
" for child in v._prev:\n",
" edges.add((child, v))\n",
" build(child)\n",
" build(root)\n",
" return nodes, edges\n",
"\n",
"def draw_dot(root):\n",
" dot = Digraph(format='svg', graph_attr={'rankdir': 'LR'}) #LR == Left to Right\n",
"\n",
" nodes, edges = trace(root)\n",
" for n in nodes:\n",
" uid = str(id(n))\n",
" #For any value in the graph, create a rectangular ('record') node for it\n",
" dot.node(name = uid, label = \"{ %s | data %.4f | grad %.4f }\" % ( n.label, n.data, n.grad), shape='record')\n",
" if n._op:\n",
" #If this value is a result of some operation, then create an op node for it\n",
" dot.node(name = uid + n._op, label=n._op)\n",
" #and connect this node to it\n",
" dot.edge(uid + n._op, uid)\n",
"\n",
" for n1, n2 in edges:\n",
" #Connect n1 to the node of n2\n",
" dot.edge(str(id(n1)), str(id(n2)) + n2._op)\n",
"\n",
" return dot"
],
"metadata": {
"id": "T0rN8d146jvF"
},
"execution_count": 1,
"outputs": []
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"import math"
],
"metadata": {
"id": "JlYxBvFK0AjA"
},
"execution_count": 2,
"outputs": []
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"class Value:\n",
"\n",
" def __init__(self, data, _children=(), _op='', label=''):\n",
" self.data = data\n",
" self.grad = 0.0\n",
" self._backward = lambda: None #Its an empty function by default. This is what will do that gradient calculation at each of the operations.\n",
" self._prev = set(_children)\n",
" self._op = _op\n",
" self.label = label\n",
"\n",
"\n",
" def __repr__(self):\n",
" return f\"Value(data={self.data})\"\n",
"\n",
" def __add__(self, other):\n",
" other = other if isinstance(other, Value) else Value(other)\n",
" out = Value(self.data + other.data, (self, other), '+')\n",
"\n",
" def backward():\n",
" self.grad += 1.0 * out.grad\n",
" other.grad += 1.0 * out.grad\n",
"\n",
" out._backward = backward\n",
" return out\n",
"\n",
" def __radd__(self, other): #here\n",
" return self + other\n",
"\n",
" def __mul__(self, other):\n",
" other = other if isinstance(other, Value) else Value(other)\n",
" out = Value(self.data * other.data, (self, other), '*')\n",
"\n",
" def backward():\n",
" self.grad += other.data * out.grad\n",
" other.grad += self.data * out.grad\n",
" out._backward = backward\n",
" return out\n",
"\n",
" def __rmul__(self, other): #other * self\n",
" return self * other\n",
"\n",
" def __truediv__(self, other): #self/other\n",
" return self * other**-1\n",
"\n",
" def __neg__(self):\n",
" return self * -1\n",
"\n",
" def __sub__(self, other): #self - other\n",
" return self + (-other)\n",
"\n",
" def __pow__(self, other):\n",
" assert isinstance(other, (int, float)), \"only supporting int/float powers for now\"\n",
" out = Value(self.data ** other, (self, ), f\"**{other}\")\n",
"\n",
" def backward():\n",
" self.grad += (other * (self.data ** (other - 1))) * out.grad\n",
"\n",
" out._backward = backward\n",
" return out\n",
"\n",
" def tanh(self):\n",
" x = self.data\n",
" t = (math.exp(2*x) - 1)/(math.exp(2*x) + 1)\n",
" out = Value(t, (self, ), 'tanh')\n",
"\n",
" def backward():\n",
" self.grad += 1 - (t**2) * out.grad\n",
"\n",
" out._backward = backward\n",
" return out\n",
"\n",
" def exp(self):\n",
" x = self.data\n",
" out = Value(math.exp(x), (self, ), 'exp') #We merged t and out, into just out\n",
"\n",
" def backward():\n",
" self.grad += out.data * out.grad\n",
"\n",
" out._backward = backward\n",
" return out\n",
"\n",
" def backward(self):\n",
"\n",
" topo = []\n",
" visited = set()\n",
" def build_topo(v):\n",
" if v not in visited:\n",
" visited.add(v)\n",
" for child in v._prev:\n",
" build_topo(child)\n",
" topo.append(v)\n",
"\n",
" build_topo(self)\n",
"\n",
" self.grad = 1.0\n",
" for node in reversed(topo):\n",
" node._backward()"
],
"metadata": {
"id": "tA0zbyEwFbD5"
},
"execution_count": 20,
"outputs": []
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"---------------"
],
"metadata": {
"id": "m9hy05zbxhLP"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"import random"
],
"metadata": {
"id": "gu3tnJu1Wti5"
},
"execution_count": 4,
"outputs": []
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"class Neuron:\n",
"\tdef __init__(self, nin):\n",
"\t\tself.w = [ Value(random.uniform(-1,1)) for _ in range(nin) ]\n",
"\t\tself.b = Value(random.uniform(-1,1))\n",
"\n",
"\tdef __call__(self, x):\n",
"\t\t# (w*x)+b\n",
"\t\tact = sum( (wi*xi for wi,xi in zip(self.w, x)), self.b )\n",
"\t\tout = act.tanh()\n",
"\t\treturn out\n",
"\n",
"class Layer:\n",
"\tdef __init__(self, nin, nout):\n",
"\t\tself.neurons = [Neuron(nin) for _ in range(nout)]\n",
"\n",
"\tdef __call__(self, x):\n",
"\t\touts = [n(x) for n in self.neurons]\n",
"\t\treturn outs[0] if len(outs)==1 else outs #The New added line for making the output better\n",
"\n",
"class MLP:\n",
"\tdef __init__(self, nin, nouts):\n",
"\t\tsz = [nin] + nouts\n",
"\t\tself.layers = [ Layer(sz[i], sz[i+1]) for i in range(len(nouts)) ]\n",
"\n",
"\tdef __call__(self, x):\n",
"\t\tfor layer in self.layers:\n",
"\t\t\tx = layer(x)\n",
"\t\treturn x"
],
"metadata": {
"id": "aCXXYNg_W680"
},
"execution_count": 21,
"outputs": []
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"x = [2.0, 3.0, -1.0]\n",
"n = MLP(3, [4, 4, 1])\n",
"n(x)"
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"id": "aG9pKV_RXsO8",
"outputId": "e6f183b9-896b-458f-9322-e91bc79e9da2",
"collapsed": true
},
"execution_count": 23,
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"Value(data=-0.33393070997191954)"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 23
}
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"-----------"
],
"metadata": {
"id": "6DemdSsv_abu"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Now, we are creating a very simple dataset. Where we feed a list of values which we would like the NN to take as input.\\\n",
"\\\n",
"Along with the list of desired output targets. \\\n",
"So whenever we give the values xs into the NN, we want the output values to be those in ys respectively. \\\n",
"\n",
" \n",
"\n",
"It's almost like a simple Binary Classification. It needs to be either 1.0 or -1.0 in our example."
],
"metadata": {
"id": "0VKhjeOJ_tBX"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"xs = [\n",
" [2.0, 3.0, -1.0],\n",
" [3.0, -1.0, 0.5],\n",
" [0.5, 1.0, 1.0],\n",
" [1.0, 1.0, -1.0]\n",
"]\n",
"\n",
"ys = [1.0, -1.0, -1.0, 1.0] #desired targets"
],
"metadata": {
"id": "r4RHL9XJ_bR1"
},
"execution_count": 24,
"outputs": []
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Now, ys is what WE WANT. \\\n",
"\\\n",
"Lets see what our NN thinks of those inputs"
],
"metadata": {
"id": "FrOXcQ1dAqm-"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"ypred = [n(x) for x in xs]\n",
"ypred"
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"id": "_cmYUJJfAv-K",
"outputId": "a398d163-6d57-4246-b88f-ada6868eba14"
},
"execution_count": 25,
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"[Value(data=-0.33393070997191954),\n",
" Value(data=-0.7996605801165794),\n",
" Value(data=-0.053910703703307694),\n",
" Value(data=-0.5691658715750736)]"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 25
}
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"-------"
],
"metadata": {
"id": "2I42qlkcByTl"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"So we can see how the outputs we have received are different from what we need \\\n",
"\\\n",
"first and fourth one needs to be increased slighly to reach our desired value. \\\n",
"\\\n",
"And the second, third one needs to be decreased."
],
"metadata": {
"id": "9efbBNZpBzKl"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"-------"
],
"metadata": {
"id": "fesk81HFDO12"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"So now how do train/tune the NN or how do tune the weights in order to get our desired output.\n",
"\n",
" \n",
"\n",
"The trick in NN is to calculate a single value that contains the sum of the total performance of your NN. **And that will be the loss value.**\n"
],
"metadata": {
"id": "EMRMR3XjCMH9"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"----------"
],
"metadata": {
"id": "904P0NpRDQCG"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"So this loss, will give us an intuition on how well the NN is performing. \\\n",
"\\\n",
"Right now in our example, it is not performing very well, as the values are way off. **Therefore the loss will be high and we need to look to minimize the loss.**"
],
"metadata": {
"id": "867tWreLC7Y_"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"-------"
],
"metadata": {
"id": "O1xe4_bmDT-2"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"So in this particular situation/example, we are going to do/**calculate the Mean Squared Error Loss.**"
],
"metadata": {
"id": "_VojDymsDUfG"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"So first we take the 'y ground truth (ygt)' and then 'y output (yout)'. We will be pairing them together in the loop"
],
"metadata": {
"id": "7B7UTG8aDp8x"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"for ygt, yout in zip(ys, ypred)"
],
"metadata": {
"id": "moXVkKr-BGqI"
},
"execution_count": null,
"outputs": []
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"And then we will be subtracting each of those values and then squaring them"
],
"metadata": {
"id": "UvoyS8BCEUjm"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Now that will give us the loss for each of those individual values"
],
"metadata": {
"id": "eBWM11c8EXAP"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"[(yout - ygt)**2 for ygt, yout in zip(ys, ypred)]"
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"id": "AnpXU6bJEYfO",
"outputId": "0f3c339d-ca49-4e2d-e6dc-9bc8237b2545"
},
"execution_count": 11,
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"[Value(data=0.2551293266642757),\n",
" Value(data=1.5689343597801393),\n",
" Value(data=1.942823557477381),\n",
" Value(data=0.2264329556998548)]"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 11
}
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"So depending on how off your pred value is from the expected one, the higher th value will be \\\n",
"\\\n",
"That expression is written in such a way that, only when the yout and ygt are close to each other, it will become 0. Therefore no loss in that case \\\n",
"\\\n",
"So the aim is to make the loss as small as possible"
],
"metadata": {
"id": "Mgvz23RuFHpj"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Now, as mentioned before. **The final loss will just be the sum of all those numbers.**"
],
"metadata": {
"id": "PeERIbSWFcvl"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"loss = sum((yout - ygt)**2 for ygt, yout in zip(ys, ypred))\n",
"loss"
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"id": "NNfDMAtYE0yH",
"outputId": "c933dfc4-e652-411b-c3c5-f6eb0f3cdb02"
},
"execution_count": 26,
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"Value(data=5.176873511248545)"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 26
}
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"*Note: There was an error here where int could not be added to a Value. So I have made the modification in the Value object to handle that :)*"
],
"metadata": {
"id": "GNcROiuRHaf6"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"loss.backward()"
],
"metadata": {
"id": "f7idyOIkHskE"
},
"execution_count": 27,
"outputs": []
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Something cool really happended when you ran that last cell"
],
"metadata": {
"id": "9FInP559Hxis"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"n.layers[0].neurons[0].w[0]"
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"id": "YkgbHFOhHudX",
"outputId": "2f069084-b36d-4db5-cb60-3b0b99190795"
},
"execution_count": 28,
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"Value(data=-0.22585628440403194)"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 28
}
]
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"n.layers[0].neurons[0].w[0].grad"
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"id": "67yRXhpfH7Q8",
"outputId": "0b1dbda2-4352-4dd8-fab8-4eccd83a7a56"
},
"execution_count": 29,
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"3.080379043409595"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 29
}
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"So now we have extracted the value and its grad value for one particular neuron!"
],
"metadata": {
"id": "scA8Gt25INvq"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"-------"
],
"metadata": {
"id": "olS1rGzhIT_4"
}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"Lets look at the graph of the loss. That will give us a bigger graph, as if you would notice in the mean squared error expression that we wrote, we are passing each of the neuron to it."
],
"metadata": {
"id": "Add_rhPMIUv5"
}
},
{
"cell_type": "code",
"source": [
"draw_dot(loss)"
],
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 1000
},
"id": "yrSJVJzmH-EV",
"outputId": "b9e13986-3d9f-437c-d8aa-6d0902e275c2"
},
"execution_count": 30,
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
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\n\n\n133656201136976->133656201149792+ \n \n\n\n133656201136976* \n\n* \n \n\n\n133656201136976*->133656201136976 \n \n\n\n133655845669856 \n \ndata 5.1769 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845669856+->133655845669856 \n \n\n\n133655845535696 \n \ndata 0.0022 \ngrad 0.9945 \n \n\n\n133655845585104+ \n\n+ \n \n\n\n133655845535696->133655845585104+ \n \n\n\n133655845535696* \n\n* \n \n\n\n133655845535696*->133655845535696 \n \n\n\n133656201139040 \n \ndata -0.8249 \ngrad 0.4482 \n \n\n\n133656201139040->133656201136832+ \n \n\n\n133656201139040* \n\n* \n \n\n\n133656201139040*->133656201139040 \n \n\n\n133656201143456 \n \ndata 1.5252 \ngrad 0.4482 \n \n\n\n133656201143456->133656201136832+ \n \n\n\n133656201143456+ \n\n+ \n \n\n\n133656201143456+->133656201143456 \n \n\n\n133656201143984 \n \ndata -1.0000 \ngrad 0.3698 \n \n\n\n133656201143984->133656201139040* \n \n\n\n133656201145952 \n \ndata 1.8353 \ngrad 0.4482 \n \n\n\n133656201145952->133656201143456+ \n 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\n\n\n133655845519568+->133655845519568 \n \n\n\n133655845585104 \n \ndata -0.5647 \ngrad 0.9945 \n \n\n\n133655845585488+ \n\n+ \n \n\n\n133655845585104->133655845585488+ \n \n\n\n133655845585104+->133655845585104 \n \n\n\n133655847452976 \n \ndata 0.6151 \ngrad 0.2644 \n \n\n\n133655845592016* \n\n* \n \n\n\n133655847452976->133655845592016* \n \n\n\n133655845528208* \n\n* \n \n\n\n133655847452976->133655845528208* \n \n\n\n133655845464400* \n\n* \n \n\n\n133655847452976->133655845464400* \n \n\n\n133656202640880* \n\n* \n \n\n\n133655847452976->133656202640880* \n \n\n\n133655847453072 \n \ndata 0.6761 \ngrad 0.9430 \n \n\n\n133656203546336+ \n\n+ \n \n\n\n133655847453072->133656203546336+ \n \n\n\n133655845591344+ \n\n+ \n \n\n\n133655847453072->133655845591344+ \n \n\n\n133655845527536+ \n\n+ \n \n\n\n133655847453072->133655845527536+ \n \n\n\n133655845463728+ \n\n+ \n \n\n\n133655847453072->133655845463728+ \n \n\n\n133655845454224 \n \ndata 0.5152 \ngrad 1.3102 \n \n\n\n133655845454224->133655845454416+ \n \n\n\n133655845454224* \n\n* \n \n\n\n133655845454224*->133655845454224 \n \n\n\n133656202625424 \n \ndata -0.4869 \ngrad 1.0174 \n \n\n\n133656202626384+ \n\n+ \n \n\n\n133656202625424->133656202626384+ \n \n\n\n133656202625424+ \n\n+ \n \n\n\n133656202625424+->133656202625424 \n \n\n\n133655845519760 \n \ndata 0.5476 \ngrad 1.0583 \n \n\n\n133655845519760->133655845519952+ \n \n\n\n133655845519760* \n\n* \n \n\n\n133655845519760*->133655845519760 \n \n\n\n133655845585296 \n \ndata -0.0416 \ngrad 0.9945 \n \n\n\n133655845585296->133655845585488+ \n \n\n\n133655845585296* \n\n* \n \n\n\n133655845585296*->133655845585296 \n \n\n\n133655845454416 \n \ndata 0.3049 \ngrad 1.3102 \n \n\n\n133655845454800+ \n\n+ \n \n\n\n133655845454416->133655845454800+ \n \n\n\n133655845454416+->133655845454416 \n \n\n\n133655845519952 \n \ndata -0.7011 \ngrad 1.0583 \n \n\n\n133655845520336+ \n\n+ \n \n\n\n133655845519952->133655845520336+ \n \n\n\n133655845519952+->133655845519952 \n \n\n\n133655845585488 \n \ndata -0.6063 \ngrad 0.9945 \n \n\n\n133655845585872+ \n\n+ \n \n\n\n133655845585488->133655845585872+ \n \n\n\n133655845585488+->133655845585488 \n \n\n\n133656202625760 \n \ndata -0.2396 \ngrad 1.0174 \n \n\n\n133656202625760->133656202625424+ \n \n\n\n133656202625760+ \n\n+ \n \n\n\n133656202625760+->133656202625760 \n \n\n\n133655845454608 \n \ndata -0.5273 \ngrad 1.3102 \n \n\n\n133655845454608->133655845454800+ \n \n\n\n133655845454608* \n\n* \n \n\n\n133655845454608*->133655845454608 \n \n\n\n133655845520144 \n \ndata 0.5831 \ngrad 1.0583 \n \n\n\n133655845520144->133655845520336+ \n \n\n\n133655845520144* \n\n* \n \n\n\n133655845520144*->133655845520144 \n \n\n\n133655845585680 \n \ndata 0.7681 \ngrad 0.9945 \n \n\n\n133655845585680->133655845585872+ \n \n\n\n133655845585680* \n\n* \n \n\n\n133655845585680*->133655845585680 \n \n\n\n133655845454800 \n \ndata -0.2224 \ngrad 1.3102 \n \n\n\n133655845455184+ \n\n+ \n \n\n\n133655845454800->133655845455184+ \n \n\n\n133655845454800+->133655845454800 \n \n\n\n133655845520336 \n \ndata -0.1180 \ngrad 1.0583 \n \n\n\n133655845520720+ \n\n+ \n \n\n\n133655845520336->133655845520720+ \n \n\n\n133655845520336+->133655845520336 \n \n\n\n133655845585872 \n \ndata 0.1617 \ngrad 0.9945 \n \n\n\n133655845586256+ \n\n+ \n \n\n\n133655845585872->133655845586256+ \n \n\n\n133655845585872+->133655845585872 \n \n\n\n133655847453696 \n \ndata 0.5624 \ngrad 0.5846 \n \n\n\n133655845592592* \n\n* \n \n\n\n133655847453696->133655845592592* \n \n\n\n133655845528784* \n\n* \n \n\n\n133655847453696->133655845528784* \n \n\n\n133655845464976* \n\n* \n \n\n\n133655847453696->133655845464976* \n \n\n\n133655847453696->133656202638624* \n \n\n\n133655847453744 \n \ndata 0.9006 \ngrad -0.3313 \n \n\n\n133655845591584* \n\n* \n \n\n\n133655847453744->133655845591584* \n \n\n\n133655845527776* \n\n* \n \n\n\n133655847453744->133655845527776* \n \n\n\n133655845463968* \n\n* \n \n\n\n133655847453744->133655845463968* \n \n\n\n133656203554400* \n\n* \n \n\n\n133655847453744->133656203554400* \n \n\n\n133655847453840 \n \ndata 0.2649 \ngrad -0.2615 \n \n\n\n133656202628784* \n\n* \n \n\n\n133655847453840->133656202628784* \n \n\n\n133655845593360* \n\n* \n \n\n\n133655847453840->133655845593360* \n \n\n\n133655845529552* \n\n* \n \n\n\n133655847453840->133655845529552* \n \n\n\n133655845465744* \n\n* \n \n\n\n133655847453840->133655845465744* \n \n\n\n133655845454992 \n \ndata -0.3245 \ngrad 1.3102 \n \n\n\n133655845454992->133655845455184+ \n \n\n\n133655845454992* \n\n* \n \n\n\n133655845454992*->133655845454992 \n \n\n\n133655845520528 \n \ndata 0.4481 \ngrad 1.0583 \n \n\n\n133655845520528->133655845520720+ \n \n\n\n133655845520528* \n\n* \n \n\n\n133655845520528*->133655845520528 \n \n\n\n133655847453888 \n \ndata 0.6614 \ngrad 3.4997 \n \n\n\n133656202633248* \n\n* \n \n\n\n133655847453888->133656202633248* \n \n\n\n133655845593744* \n\n* \n \n\n\n133655847453888->133655845593744* \n \n\n\n133655845529936* \n\n* \n \n\n\n133655847453888->133655845529936* \n \n\n\n133655845466128* \n\n* \n \n\n\n133655847453888->133655845466128* \n \n\n\n133655845586064 \n \ndata -0.2157 \ngrad 0.9945 \n \n\n\n133655845586064->133655845586256+ \n \n\n\n133655845586064* \n\n* \n \n\n\n133655845586064*->133655845586064 \n \n\n\n133655847453936 \n \ndata 0.3558 \ngrad 2.1126 \n \n\n\n133656202630128* \n\n* \n \n\n\n133655847453936->133656202630128* \n \n\n\n133655845592976* \n\n* \n \n\n\n133655847453936->133655845592976* \n \n\n\n133655845529168* \n\n* \n \n\n\n133655847453936->133655845529168* \n \n\n\n133655845465360* \n\n* \n \n\n\n133655847453936->133655845465360* \n \n\n\n133655847453984 \n \ndata -0.8655 \ngrad 4.0498 \n \n\n\n133655845592784+ \n\n+ \n \n\n\n133655847453984->133655845592784+ \n \n\n\n133655845528976+ \n\n+ \n \n\n\n133655847453984->133655845528976+ \n \n\n\n133655845465168+ \n\n+ \n \n\n\n133655847453984->133655845465168+ \n \n\n\n133656202638288+ \n\n+ \n \n\n\n133655847453984->133656202638288+ \n \n\n\n133656203543888 \n \ndata 3.0000 \ngrad -0.0461 \n \n\n\n133656203544656* \n\n* \n \n\n\n133656203543888->133656203544656* \n \n\n\n133655845455184 \n \ndata -0.5469 \ngrad 1.3102 \n \n\n\n133655845455280tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845455184->133655845455280tanh \n \n\n\n133655845455184+->133655845455184 \n \n\n\n133656202626384 \n \ndata 0.1724 \ngrad 1.0174 \n \n\n\n133656202632480tanh \n\ntanh \n \n\n\n133656202626384->133656202632480tanh \n \n\n\n133656202626384+->133656202626384 \n \n\n\n133655847454080 \n \ndata -0.9855 \ngrad 0.4898 \n \n\n\n133655845590096* \n\n* \n \n\n\n133655847454080->133655845590096* \n \n\n\n133655845526288* \n\n* \n \n\n\n133655847454080->133655845526288* \n \n\n\n133655845462480* \n\n* \n \n\n\n133655847454080->133655845462480* \n \n\n\n133656203557424* \n\n* \n \n\n\n133655847454080->133656203557424* \n \n\n\n133655845520720 \n \ndata 0.3301 \ngrad 1.0583 \n \n\n\n133655845520816tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845520720->133655845520816tanh \n \n\n\n133655845520720+->133655845520720 \n \n\n\n133655845586256 \n \ndata -0.0540 \ngrad 0.9945 \n \n\n\n133655845586352tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845586256->133655845586352tanh \n \n\n\n133655845586256+->133655845586256 \n \n\n\n133655847454128 \n \ndata -0.4447 \ngrad -0.1052 \n \n\n\n133655845590528* \n\n* \n \n\n\n133655847454128->133655845590528* \n \n\n\n133655845526720* \n\n* \n \n\n\n133655847454128->133655845526720* \n \n\n\n133655845462912* \n\n* \n \n\n\n133655847454128->133655845462912* \n \n\n\n133656203553248* \n\n* \n \n\n\n133655847454128->133656203553248* \n \n\n\n133655845455280 \n \ndata -0.4982 \ngrad -1.2497 \n \n\n\n133655845458064* \n\n* \n \n\n\n133655845455280->133655845458064* \n \n\n\n133655845455280tanh->133655845455280 \n \n\n\n133655845520816 \n \ndata 0.3186 \ngrad -0.5739 \n \n\n\n133655845522256* \n\n* \n \n\n\n133655845520816->133655845522256* \n \n\n\n133655845520816tanh->133655845520816 \n \n\n\n133655847454176 \n \ndata -0.2231 \ngrad 0.5697 \n \n\n\n133655847454176->133656202632144* \n \n\n\n133655845594320* \n\n* \n \n\n\n133655847454176->133655845594320* \n \n\n\n133655845530512* \n\n* \n \n\n\n133655847454176->133655845530512* \n \n\n\n133655845466704* \n\n* \n \n\n\n133655847454176->133655845466704* \n \n\n\n133655845586352 \n \ndata -0.0539 \ngrad 1.8922 \n \n\n\n133655845586352->133655845668848+ \n \n\n\n133655845586352tanh->133655845586352 \n \n\n\n133655847454224 \n \ndata -0.0041 \ngrad 4.2597 \n \n\n\n133655845594512+ \n\n+ \n \n\n\n133655847454224->133655845594512+ \n \n\n\n133656202078112+ \n\n+ \n \n\n\n133655847454224->133656202078112+ \n \n\n\n133655845530704+ \n\n+ \n \n\n\n133655847454224->133655845530704+ \n \n\n\n133655845466896+ \n\n+ \n \n\n\n133655847454224->133655845466896+ \n \n\n\n133655847454272 \n \ndata -0.0031 \ngrad 3.6758 \n \n\n\n133656202074800* \n\n* \n \n\n\n133655847454272->133656202074800* \n \n\n\n133655845595472* \n\n* \n \n\n\n133655847454272->133655845595472* \n \n\n\n133655845531664* \n\n* \n \n\n\n133655847454272->133655845531664* \n \n\n\n133655845467856* \n\n* \n \n\n\n133655847454272->133655845467856* \n \n\n\n133655847454368 \n \ndata 0.6414 \ngrad 2.3106 \n \n\n\n133655847454368->133655845454224* \n \n\n\n133655845596432* \n\n* \n \n\n\n133655847454368->133655845596432* \n \n\n\n133655845532624* \n\n* \n \n\n\n133655847454368->133655845532624* \n \n\n\n133655845468816* \n\n* \n \n\n\n133655847454368->133655845468816* \n \n\n\n133655845586640 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.1995 \n \n\n\n133655845586688* \n\n* \n \n\n\n133655845586640->133655845586688* \n \n\n\n133655847454416 \n \ndata 0.0442 \ngrad 1.1651 \n \n\n\n133655845596048* \n\n* \n \n\n\n133655847454416->133655845596048* \n \n\n\n133655845532240* \n\n* \n \n\n\n133655847454416->133655845532240* \n \n\n\n133655845468432* \n\n* \n \n\n\n133655847454416->133655845468432* \n \n\n\n133655847454416->133656202082912* \n \n\n\n133655845455568 \n \ndata 0.5706 \ngrad 1.1880 \n \n\n\n133655845455760+ \n\n+ \n \n\n\n133655845455568->133655845455760+ \n \n\n\n133655845455568*->133655845455568 \n \n\n\n133655845586688 \n \ndata -0.2259 \ngrad 0.8835 \n \n\n\n133655845586880+ \n\n+ \n \n\n\n133655845586688->133655845586880+ \n \n\n\n133655845586688*->133655845586688 \n \n\n\n133655845521104 \n \ndata 0.0913 \ngrad 0.7438 \n \n\n\n133655845521296+ \n\n+ \n \n\n\n133655845521104->133655845521296+ \n \n\n\n133655845521104* \n\n* \n \n\n\n133655845521104*->133655845521104 \n \n\n\n133655847454512 \n \ndata 0.5649 \ngrad -0.6489 \n \n\n\n133655847454512->133655845454608* \n \n\n\n133655845596816* \n\n* \n \n\n\n133655847454512->133655845596816* \n \n\n\n133655845533008* \n\n* \n \n\n\n133655847454512->133655845533008* \n \n\n\n133655845469200* \n\n* \n \n\n\n133655847454512->133655845469200* \n \n\n\n133655847454608 \n \ndata -0.4611 \ngrad -0.2182 \n \n\n\n133655847454608->133655845535696* \n \n\n\n133655847454608->133655845521104* \n \n\n\n133655845457296* \n\n* \n \n\n\n133655847454608->133655845457296* \n \n\n\n133655845599504* \n\n* \n \n\n\n133655847454608->133655845599504* \n \n\n\n133655845455760 \n \ndata -0.0869 \ngrad 1.1880 \n \n\n\n133655845456144+ \n\n+ \n \n\n\n133655845455760->133655845456144+ \n \n\n\n133655845455760+->133655845455760 \n \n\n\n133655845521296 \n \ndata -0.4757 \ngrad 0.7438 \n \n\n\n133655845521680+ \n\n+ \n \n\n\n133655845521296->133655845521680+ \n \n\n\n133655845521296+->133655845521296 \n \n\n\n133655847454656 \n \ndata 0.6899 \ngrad 3.8115 \n \n\n\n133655847454656->133655845520528* \n \n\n\n133655845456720* \n\n* \n \n\n\n133655847454656->133655845456720* \n \n\n\n133655845598928* \n\n* \n \n\n\n133655847454656->133655845598928* \n \n\n\n133655845535120* \n\n* \n \n\n\n133655847454656->133655845535120* \n \n\n\n133655845586880 \n \ndata -0.0843 \ngrad 0.8835 \n \n\n\n133655845587312+ \n\n+ \n \n\n\n133655845586880->133655845587312+ \n \n\n\n133655845586880+->133655845586880 \n \n\n\n133656203544512 \n \ndata -0.9333 \ngrad 1.5943 \n \n\n\n133656203544512->133656202068128* \n \n\n\n133656203544512->133655845454608* \n \n\n\n133655845456336* \n\n* \n \n\n\n133656203544512->133655845456336* \n \n\n\n133656203544512->133656202628784* \n \n\n\n133656203544512tanh \n\ntanh \n \n\n\n133656203544512tanh->133656203544512 \n \n\n\n133655847454704 \n \ndata 0.6341 \ngrad -0.3931 \n \n\n\n133655847454704->133655845520144* \n \n\n\n133655847454704->133655845456336* \n \n\n\n133655845598544* \n\n* \n \n\n\n133655847454704->133655845598544* \n \n\n\n133655845534736* \n\n* \n \n\n\n133655847454704->133655845534736* \n \n\n\n133655847454752 \n \ndata -0.6575 \ngrad 4.3899 \n \n\n\n133655847454752->133655845519568+ \n \n\n\n133655847454752->133655845455760+ \n \n\n\n133655845597968+ \n\n+ \n \n\n\n133655847454752->133655845597968+ \n \n\n\n133655845534160+ \n\n+ \n \n\n\n133655847454752->133655845534160+ \n \n\n\n133655845455952 \n \ndata 0.4550 \ngrad 1.1880 \n \n\n\n133655845455952->133655845456144+ \n \n\n\n133655845455952* \n\n* \n \n\n\n133655845455952*->133655845455952 \n \n\n\n133656203544656 \n \ndata -0.7634 \ngrad 0.1810 \n \n\n\n133656203551136+ \n\n+ \n \n\n\n133656203544656->133656203551136+ \n \n\n\n133656203544656*->133656203544656 \n \n\n\n133655845521488 \n \ndata 0.1831 \ngrad 0.7438 \n \n\n\n133655845521488->133655845521680+ \n \n\n\n133655845521488* \n\n* \n \n\n\n133655845521488*->133655845521488 \n \n\n\n133655845587072 \n \ndata 1.0000 \ngrad 0.5405 \n \n\n\n133655845587120* \n\n* \n \n\n\n133655845587072->133655845587120* \n \n\n\n133655847454848 \n \ndata 0.5665 \ngrad 2.3146 \n \n\n\n133655847454848->133655845519760* \n \n\n\n133655847454848->133655845455952* \n \n\n\n133655845598160* \n\n* \n \n\n\n133655847454848->133655845598160* \n \n\n\n133655845534352* \n\n* \n \n\n\n133655847454848->133655845534352* \n \n\n\n133655845587120 \n \ndata 0.6118 \ngrad 0.8835 \n \n\n\n133655845587120->133655845587312+ \n \n\n\n133655845587120*->133655845587120 \n \n\n\n133656203544752 \n \ndata 2.0000 \ngrad 0.0019 \n \n\n\n133656203547728* \n\n* \n \n\n\n133656203544752->133656203547728* \n \n\n\n133655847454944 \n \ndata 0.9439 \ngrad 0.6948 \n \n\n\n133655847454944->133655845455568* \n \n\n\n133655845597776* \n\n* \n \n\n\n133655847454944->133655845597776* \n \n\n\n133655845533968* \n\n* \n \n\n\n133655847454944->133655845533968* \n \n\n\n133655845470160* \n\n* \n \n\n\n133655847454944->133655845470160* \n \n\n\n133655845456144 \n \ndata 0.3682 \ngrad 1.1880 \n \n\n\n133655845456528+ \n\n+ \n \n\n\n133655845456144->133655845456528+ \n \n\n\n133655845456144+->133655845456144 \n \n\n\n133655845521680 \n \ndata -0.2926 \ngrad 0.7438 \n \n\n\n133655845522064+ \n\n+ \n \n\n\n133655845521680->133655845522064+ \n \n\n\n133655845521680+->133655845521680 \n \n\n\n133655845587312 \n \ndata 0.5275 \ngrad 0.8835 \n \n\n\n133655845587744+ \n\n+ \n \n\n\n133655845587312->133655845587744+ \n \n\n\n133655845587312+->133655845587312 \n \n\n\n133655847455088 \n \ndata -0.2371 \ngrad 5.1831 \n \n\n\n133655847455088->133655845454032+ \n \n\n\n133655845596240+ \n\n+ \n \n\n\n133655847455088->133655845596240+ \n \n\n\n133655845532432+ \n\n+ \n \n\n\n133655847455088->133655845532432+ \n \n\n\n133655845468624+ \n\n+ \n \n\n\n133655847455088->133655845468624+ \n \n\n\n133656203544944 \n \ndata -1.0000 \ngrad -0.0938 \n \n\n\n133656203549072* \n\n* \n \n\n\n133656203544944->133656203549072* \n \n\n\n133656203544992 \n \ndata -2.1283 \ngrad -0.3888 \n \n\n\n133656203555168+ \n\n+ \n \n\n\n133656203544992->133656203555168+ \n \n\n\n133656203544992+ \n\n+ \n \n\n\n133656203544992+->133656203544992 \n \n\n\n133655847455184 \n \ndata -0.3654 \ngrad -1.5590 \n \n\n\n133655847455184->133655845585296* \n \n\n\n133655847455184->133655845521488* \n \n\n\n133655845457680* \n\n* \n \n\n\n133655847455184->133655845457680* \n \n\n\n133655845599888* \n\n* \n \n\n\n133655847455184->133655845599888* \n \n\n\n133655845456336 \n \ndata -0.5918 \ngrad 1.1880 \n \n\n\n133655845456336->133655845456528+ \n \n\n\n133655845456336*->133655845456336 \n \n\n\n133655845521872 \n \ndata -0.5592 \ngrad 0.7438 \n \n\n\n133655845521872->133655845522064+ \n \n\n\n133655845521872* \n\n* \n \n\n\n133655845521872*->133655845521872 \n \n\n\n133655847455232 \n \ndata -0.3255 \ngrad 4.5396 \n \n\n\n133655847455232->133655845454992* \n \n\n\n133655845597200* \n\n* \n \n\n\n133655847455232->133655845597200* \n \n\n\n133655845533392* \n\n* \n \n\n\n133655847455232->133655845533392* \n \n\n\n133655845469584* \n\n* \n \n\n\n133655847455232->133655845469584* \n \n\n\n133655845587504 \n \ndata -1.0000 \ngrad 0.7288 \n \n\n\n133655845587552* \n\n* \n \n\n\n133655845587504->133655845587552* \n \n\n\n133655847455280 \n \ndata -0.9631 \ngrad -0.7915 \n \n\n\n133655847455280->133655845585680* \n \n\n\n133655847455280->133655845521872* \n \n\n\n133655847455280->133655845458064* \n \n\n\n133655845600272* \n\n* \n \n\n\n133655847455280->133655845600272* \n \n\n\n133656203545136 \n \ndata 2.0000 \ngrad 0.1250 \n \n\n\n133656203548256* \n\n* \n \n\n\n133656203545136->133656203548256* \n \n\n\n133655845587552 \n \ndata -0.8249 \ngrad 0.8835 \n \n\n\n133655845587552->133655845587744+ \n \n\n\n133655845587552*->133655845587552 \n \n\n\n133655845456528 \n \ndata -0.2236 \ngrad 1.1880 \n \n\n\n133655845456912+ \n\n+ \n \n\n\n133655845456528->133655845456912+ \n \n\n\n133655845456528+->133655845456528 \n \n\n\n133655845522064 \n \ndata -0.8518 \ngrad 0.7438 \n \n\n\n133655845522448+ \n\n+ \n \n\n\n133655845522064->133655845522448+ \n \n\n\n133655845522064+->133655845522064 \n \n\n\n133656203545328 \n \ndata 3.0000 \ngrad 0.3831 \n \n\n\n133656203545328->133656203557424* \n \n\n\n133655845587744 \n \ndata -0.2975 \ngrad 0.8835 \n \n\n\n133655845587840tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845587744->133655845587840tanh \n \n\n\n133655845587744+->133655845587744 \n \n\n\n133655845456720 \n \ndata 0.6877 \ngrad 1.1880 \n \n\n\n133655845456720->133655845456912+ \n \n\n\n133655845456720*->133655845456720 \n \n\n\n133655845522256 \n \ndata -0.2458 \ngrad 0.7438 \n \n\n\n133655845522256->133655845522448+ \n \n\n\n133655845522256*->133655845522256 \n \n\n\n133655845587840 \n \ndata -0.2890 \ngrad 1.3949 \n \n\n\n133655845587840->133655845592592* \n \n\n\n133655845587840->133655845594320* \n \n\n\n133655845587840->133655845596048* \n \n\n\n133655845587840->133655845597776* \n \n\n\n133655845587840tanh->133655845587840 \n \n\n\n133655845456912 \n \ndata 0.4641 \ngrad 1.1880 \n \n\n\n133655845457008tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845456912->133655845457008tanh \n \n\n\n133655845456912+->133655845456912 \n \n\n\n133655845522448 \n \ndata -1.0977 \ngrad 0.7438 \n \n\n\n133655845522544tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845522448->133655845522544tanh \n \n\n\n133655845522448+->133655845522448 \n \n\n\n133655847455856 \n \ndata -0.5670 \ngrad 5.0524 \n \n\n\n133655847455856->133655845585104+ \n \n\n\n133655847455856->133655845521296+ \n \n\n\n133655845457488+ \n\n+ \n \n\n\n133655847455856->133655845457488+ \n \n\n\n133655845599696+ \n\n+ \n \n\n\n133655847455856->133655845599696+ \n \n\n\n133655845457008 \n \ndata 0.4334 \ngrad -1.0012 \n \n\n\n133655845458448* \n\n* \n \n\n\n133655845457008->133655845458448* \n \n\n\n133655845457008tanh->133655845457008 \n \n\n\n133655845522544 \n \ndata -0.7997 \ngrad 0.4007 \n \n\n\n133655845522544->133655845668224+ \n \n\n\n133655845522544tanh->133655845522544 \n \n\n\n133655845588128 \n \ndata 1.0000 \ngrad 0.3185 \n \n\n\n133655845588176* \n\n* \n \n\n\n133655845588128->133655845588176* \n \n\n\n133655847455952 \n \ndata -0.7716 \ngrad 1.5449 \n \n\n\n133655847455952->133655845586064* \n \n\n\n133655847455952->133655845522256* \n \n\n\n133655847455952->133655845458448* \n \n\n\n133655845600656* \n\n* \n \n\n\n133655847455952->133655845600656* \n \n\n\n133655845588176 \n \ndata 0.6906 \ngrad 0.4612 \n \n\n\n133655845588368+ \n\n+ \n \n\n\n133655845588176->133655845588368+ \n \n\n\n133655845588176*->133655845588176 \n \n\n\n133655845588368 \n \ndata 0.6621 \ngrad 0.4612 \n \n\n\n133655845588800+ \n\n+ \n \n\n\n133655845588368->133655845588800+ \n \n\n\n133655845588368+->133655845588368 \n \n\n\n133655845457296 \n \ndata -0.0787 \ngrad 1.2975 \n \n\n\n133655845457296->133655845457488+ \n \n\n\n133655845457296*->133655845457296 \n \n\n\n133655845522832 \n \ndata 0.5000 \ngrad 0.0313 \n \n\n\n133655845522880* \n\n* \n \n\n\n133655845522832->133655845522880* \n \n\n\n133656203546048 \n \ndata -1.0000 \ngrad 0.1729 \n \n\n\n133656203546048->133656203553248* \n \n\n\n133655845522880 \n \ndata -0.1129 \ngrad -0.1386 \n \n\n\n133655845523072+ \n\n+ \n \n\n\n133655845522880->133655845523072+ \n \n\n\n133655845522880*->133655845522880 \n \n\n\n133655845588560 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.1174 \n \n\n\n133655845588608* \n\n* \n \n\n\n133655845588560->133655845588608* \n \n\n\n133655845457488 \n \ndata -0.6457 \ngrad 1.2975 \n \n\n\n133655845457872+ \n\n+ \n \n\n\n133655845457488->133655845457872+ \n \n\n\n133655845457488+->133655845457488 \n \n\n\n133655845588608 \n \ndata -0.2545 \ngrad 0.4612 \n \n\n\n133655845588608->133655845588800+ \n \n\n\n133655845588608*->133655845588608 \n \n\n\n133655845523072 \n \ndata 0.0286 \ngrad -0.1386 \n \n\n\n133655845523504+ \n\n+ \n \n\n\n133655845523072->133655845523504+ \n \n\n\n133655845523072+->133655845523072 \n \n\n\n133656202628784 \n \ndata -0.2473 \ngrad 1.0174 \n \n\n\n133656202628784->133656202625424+ \n \n\n\n133656202628784*->133656202628784 \n \n\n\n133656203546336 \n \ndata 1.1370 \ngrad -0.0560 \n \n\n\n133656203552960+ \n\n+ \n \n\n\n133656203546336->133656203552960+ \n \n\n\n133656203546336+->133656203546336 \n \n\n\n133655847456528 \n \ndata -0.5596 \ngrad 2.2781 \n \n\n\n133655845594704* \n\n* \n \n\n\n133655847456528->133655845594704* \n \n\n\n133655845530896* \n\n* \n \n\n\n133655847456528->133655845530896* \n \n\n\n133655845467088* \n\n* \n \n\n\n133655847456528->133655845467088* \n \n\n\n133656202083152* \n\n* \n \n\n\n133655847456528->133656202083152* \n \n\n\n133655845457680 \n \ndata 0.1530 \ngrad 1.2975 \n \n\n\n133655845457680->133655845457872+ \n \n\n\n133655845457680*->133655845457680 \n \n\n\n133655845588800 \n \ndata 0.4077 \ngrad 0.4612 \n \n\n\n133655845589232+ \n\n+ \n \n\n\n133655845588800->133655845589232+ \n \n\n\n133655845588800+->133655845588800 \n \n\n\n133655847456576 \n \ndata -0.1558 \ngrad -0.2508 \n \n\n\n133655847456576->133656202068128* \n \n\n\n133655845595088* \n\n* \n \n\n\n133655847456576->133655845595088* \n \n\n\n133655845531280* \n\n* \n \n\n\n133655847456576->133655845531280* \n \n\n\n133655845467472* \n\n* \n \n\n\n133655847456576->133655845467472* \n \n\n\n133655845523264 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.0848 \n \n\n\n133655845523312* \n\n* \n \n\n\n133655845523264->133655845523312* \n \n\n\n133655845523312 \n \ndata 0.6118 \ngrad -0.1386 \n \n\n\n133655845523312->133655845523504+ \n \n\n\n133655845523312*->133655845523312 \n \n\n\n133655845457872 \n \ndata -0.4927 \ngrad 1.2975 \n \n\n\n133655845458256+ \n\n+ \n \n\n\n133655845457872->133655845458256+ \n \n\n\n133655845457872+->133655845457872 \n \n\n\n133655845588992 \n \ndata -1.0000 \ngrad -0.2391 \n \n\n\n133655845589040* \n\n* \n \n\n\n133655845588992->133655845589040* \n \n\n\n133655845589040 \n \ndata 0.5184 \ngrad 0.4612 \n \n\n\n133655845589040->133655845589232+ \n \n\n\n133655845589040*->133655845589040 \n \n\n\n133655845523504 \n \ndata 0.6404 \ngrad -0.1386 \n \n\n\n133655845523936+ \n\n+ \n \n\n\n133655845523504->133655845523936+ \n \n\n\n133655845523504+->133655845523504 \n \n\n\n133655845458064 \n \ndata 0.4798 \ngrad 1.2975 \n \n\n\n133655845458064->133655845458256+ \n \n\n\n133655845458064*->133655845458064 \n \n\n\n133655845589232 \n \ndata 0.9261 \ngrad 0.4612 \n \n\n\n133655845589328tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845589232->133655845589328tanh \n \n\n\n133655845589232+->133655845589232 \n \n\n\n133655845523696 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.1143 \n \n\n\n133655845523744* \n\n* \n \n\n\n133655845523696->133655845523744* \n \n\n\n133655845523744 \n \ndata 0.8249 \ngrad -0.1386 \n \n\n\n133655845523744->133655845523936+ \n \n\n\n133655845523744*->133655845523744 \n \n\n\n133655845589328 \n \ndata 0.7288 \ngrad 1.0145 \n \n\n\n133655845589328->133655845592976* \n \n\n\n133655845589328->133655845594704* \n \n\n\n133655845589328->133655845596432* \n \n\n\n133655845589328->133655845598160* \n \n\n\n133655845589328tanh->133655845589328 \n \n\n\n133655845458256 \n \ndata -0.0128 \ngrad 1.2975 \n \n\n\n133655845458640+ \n\n+ \n \n\n\n133655845458256->133655845458640+ \n \n\n\n133655845458256+->133655845458256 \n \n\n\n133655847457152 \n \ndata -0.2259 \ngrad 3.0804 \n \n\n\n133655847457152->133656201136976* \n \n\n\n133655847457152->133655845586688* \n \n\n\n133655847457152->133655845522880* \n \n\n\n133655845459072* \n\n* \n \n\n\n133655847457152->133655845459072* \n \n\n\n133655845523936 \n \ndata 1.4653 \ngrad -0.1386 \n \n\n\n133655845524032tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845523936->133655845524032tanh \n \n\n\n133655845523936+->133655845523936 \n \n\n\n133655845458448 \n \ndata -0.3344 \ngrad 1.2975 \n \n\n\n133655845458448->133655845458640+ \n \n\n\n133655845458448*->133655845458448 \n \n\n\n133655845524032 \n \ndata 0.8987 \ngrad 1.4098 \n \n\n\n133655845524032->133655845528784* \n \n\n\n133655845524032->133655845530512* \n \n\n\n133655845524032->133655845532240* \n \n\n\n133655845524032->133655845533968* \n \n\n\n133655845524032tanh->133655845524032 \n \n\n\n133655845589616 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.0044 \n \n\n\n133655845589664* \n\n* \n \n\n\n133655845589616->133655845589664* \n \n\n\n133655845589664 \n \ndata -0.0049 \ngrad 0.8899 \n \n\n\n133655845589664->133655845589856+ \n \n\n\n133655845589664*->133655845589664 \n \n\n\n133655845458640 \n \ndata -0.3472 \ngrad 1.2975 \n \n\n\n133655845458736tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845458640->133655845458736tanh \n \n\n\n133655845458640+->133655845458640 \n \n\n\n133655845458736 \n \ndata -0.3339 \ngrad -2.6679 \n \n\n\n133655845458736->133655845667936+ \n \n\n\n133655845458736tanh->133655845458736 \n \n\n\n133655845589856 \n \ndata 0.8330 \ngrad 0.8899 \n \n\n\n133655845590288+ \n\n+ \n \n\n\n133655845589856->133655845590288+ \n \n\n\n133655845589856+->133655845589856 \n \n\n\n133655845524320 \n \ndata 0.5000 \ngrad 0.5112 \n \n\n\n133655845524368* \n\n* \n \n\n\n133655845524320->133655845524368* \n \n\n\n133655845524368 \n \ndata 0.3453 \ngrad 0.7401 \n \n\n\n133655845524560+ \n\n+ \n \n\n\n133655845524368->133655845524560+ \n \n\n\n133655845524368*->133655845524368 \n \n\n\n133656202630128 \n \ndata 0.2858 \ngrad 1.0174 \n \n\n\n133656202630128->133656202625760+ \n \n\n\n133656202630128*->133656202630128 \n \n\n\n133655845590048 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.8770 \n \n\n\n133655845590048->133655845590096* \n \n\n\n133655845590096 \n \ndata -0.9855 \ngrad 0.8899 \n \n\n\n133655845590096->133655845590288+ \n \n\n\n133655845590096*->133655845590096 \n \n\n\n133656203547728 \n \ndata -0.0098 \ngrad -0.3888 \n \n\n\n133656203547728->133656203552720+ \n \n\n\n133656203547728*->133656203547728 \n \n\n\n133655845459024 \n \ndata 3.0000 \ngrad -0.1031 \n \n\n\n133655845459024->133655845459072* \n \n\n\n133655845459072 \n \ndata -0.6776 \ngrad 0.4566 \n \n\n\n133655845459264+ \n\n+ \n \n\n\n133655845459072->133655845459264+ \n \n\n\n133655845459072*->133655845459072 \n \n\n\n133655845524560 \n \ndata 0.3168 \ngrad 0.7401 \n \n\n\n133655845524992+ \n\n+ \n \n\n\n133655845524560->133655845524992+ \n \n\n\n133655845524560+->133655845524560 \n \n\n\n133655845590288 \n \ndata -0.1525 \ngrad 0.8899 \n \n\n\n133655845590720+ \n\n+ \n \n\n\n133655845590288->133655845590720+ \n \n\n\n133655845590288+->133655845590288 \n \n\n\n133655845524752 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.1883 \n \n\n\n133655845524800* \n\n* \n \n\n\n133655845524752->133655845524800* \n \n\n\n133655845459264 \n \ndata -0.5360 \ngrad 0.4566 \n \n\n\n133655845459696+ \n\n+ \n \n\n\n133655845459264->133655845459696+ \n \n\n\n133655845459264+->133655845459264 \n \n\n\n133655845524800 \n \ndata -0.2545 \ngrad 0.7401 \n \n\n\n133655845524800->133655845524992+ \n \n\n\n133655845524800*->133655845524800 \n \n\n\n133655845590480 \n \ndata -1.0000 \ngrad -0.3958 \n \n\n\n133655845590480->133655845590528* \n \n\n\n133655845590528 \n \ndata 0.4447 \ngrad 0.8899 \n \n\n\n133655845590528->133655845590720+ \n \n\n\n133655845590528*->133655845590528 \n \n\n\n133655845459456 \n \ndata -1.0000 \ngrad 0.2793 \n \n\n\n133655845459504* \n\n* \n \n\n\n133655845459456->133655845459504* \n \n\n\n133655845524992 \n \ndata 0.0624 \ngrad 0.7401 \n \n\n\n133655845525424+ \n\n+ \n \n\n\n133655845524992->133655845525424+ \n \n\n\n133655845524992+->133655845524992 \n \n\n\n133655845459504 \n \ndata -0.6118 \ngrad 0.4566 \n \n\n\n133655845459504->133655845459696+ \n \n\n\n133655845459504*->133655845459504 \n \n\n\n133656203548256 \n \ndata 1.3812 \ngrad 0.1810 \n \n\n\n133656203549264+ \n\n+ \n \n\n\n133656203548256->133656203549264+ \n \n\n\n133656203548256*->133656203548256 \n \n\n\n133655845590720 \n \ndata 0.2922 \ngrad 0.8899 \n \n\n\n133655845590816tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845590720->133655845590816tanh \n \n\n\n133655845590720+->133655845590720 \n \n\n\n133655845525184 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.3837 \n \n\n\n133655845525232* \n\n* \n \n\n\n133655845525184->133655845525232* \n \n\n\n133655845459696 \n \ndata -1.1478 \ngrad 0.4566 \n \n\n\n133655845460128+ \n\n+ \n \n\n\n133655845459696->133655845460128+ \n \n\n\n133655845459696+->133655845459696 \n \n\n\n133655845525232 \n \ndata -0.5184 \ngrad 0.7401 \n \n\n\n133655845525232->133655845525424+ \n \n\n\n133655845525232*->133655845525232 \n \n\n\n133655845590816 \n \ndata 0.2842 \ngrad 1.3627 \n \n\n\n133655845590816->133655845593360* \n \n\n\n133655845590816->133655845595088* \n \n\n\n133655845590816->133655845596816* \n \n\n\n133655845590816->133655845598544* \n \n\n\n133655845590816tanh->133655845590816 \n \n\n\n133655845459888 \n \ndata 0.5000 \ngrad 0.3766 \n \n\n\n133655845459936* \n\n* \n \n\n\n133655845459888->133655845459936* \n \n\n\n133655845525424 \n \ndata -0.4561 \ngrad 0.7401 \n \n\n\n133655845525520tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845525424->133655845525520tanh \n \n\n\n133655845525424+->133655845525424 \n \n\n\n133655845459936 \n \ndata 0.4125 \ngrad 0.4566 \n \n\n\n133655845459936->133655845460128+ \n \n\n\n133655845459936*->133655845459936 \n \n\n\n133655845525520 \n \ndata -0.4269 \ngrad 1.4261 \n \n\n\n133655845525520->133655845529168* \n \n\n\n133655845525520->133655845530896* \n \n\n\n133655845525520->133655845532624* \n \n\n\n133655845525520->133655845534352* \n \n\n\n133655845525520tanh->133655845525520 \n \n\n\n133655845591104 \n \ndata 1.0000 \ngrad 0.0576 \n \n\n\n133655845591104->133655845591152* \n \n\n\n133655845591152 \n \ndata 0.2304 \ngrad 0.2501 \n \n\n\n133655845591152->133655845591344+ \n \n\n\n133655845591152*->133655845591152 \n \n\n\n133655845460128 \n \ndata -0.7353 \ngrad 0.4566 \n \n\n\n133655845460224tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845460128->133655845460224tanh \n \n\n\n133655845460128+->133655845460128 \n \n\n\n133655845460224 \n \ndata -0.6263 \ngrad 1.3854 \n \n\n\n133655845460224->133655845464976* \n \n\n\n133655845460224->133655845466704* \n \n\n\n133655845460224->133655845468432* \n \n\n\n133655845460224->133655845470160* \n \n\n\n133655845460224tanh->133655845460224 \n \n\n\n133655845591344 \n \ndata 0.9066 \ngrad 0.2501 \n \n\n\n133655845591776+ \n\n+ \n \n\n\n133655845591344->133655845591776+ \n \n\n\n133655845591344+->133655845591344 \n \n\n\n133655845525808 \n \ndata 0.5000 \ngrad -0.0025 \n \n\n\n133655845525856* \n\n* \n \n\n\n133655845525808->133655845525856* \n \n\n\n133655845525856 \n \ndata -0.0024 \ngrad 0.5194 \n \n\n\n133655845525856->133655845526048+ \n \n\n\n133655845525856*->133655845525856 \n \n\n\n133656203549072 \n \ndata 0.5184 \ngrad 0.1810 \n \n\n\n133656203556272+ \n\n+ \n \n\n\n133656203549072->133656203556272+ \n \n\n\n133656203549072*->133656203549072 \n \n\n\n133655845591536 \n \ndata 1.0000 \ngrad 0.2252 \n \n\n\n133655845591536->133655845591584* \n \n\n\n133655845591584 \n \ndata 0.9006 \ngrad 0.2501 \n \n\n\n133655845591584->133655845591776+ \n \n\n\n133655845591584*->133655845591584 \n \n\n\n133655845460512 \n \ndata 3.0000 \ngrad -0.0570 \n \n\n\n133655845460560* \n\n* \n \n\n\n133655845460512->133655845460560* \n \n\n\n133655845526048 \n \ndata 0.8354 \ngrad 0.5194 \n \n\n\n133655845526480+ \n\n+ \n \n\n\n133655845526048->133655845526480+ \n \n\n\n133655845526048+->133655845526048 \n \n\n\n133656203549264 \n \ndata 1.3527 \ngrad 0.1810 \n \n\n\n133656203549264->133656203551136+ \n \n\n\n133656203549264+->133656203549264 \n \n\n\n133655845460560 \n \ndata 2.0719 \ngrad -0.0826 \n \n\n\n133655845460752+ \n\n+ \n \n\n\n133655845460560->133655845460752+ \n \n\n\n133655845460560*->133655845460560 \n \n\n\n133656202074800 \n \ndata -0.0030 \ngrad 1.0831 \n \n\n\n133656202082576+ \n\n+ \n \n\n\n133656202074800->133656202082576+ \n \n\n\n133656202074800*->133656202074800 \n \n\n\n133655845591776 \n \ndata 1.8071 \ngrad 0.2501 \n \n\n\n133655845592208+ \n\n+ \n \n\n\n133655845591776->133655845592208+ \n \n\n\n133655845591776+->133655845591776 \n \n\n\n133655845526240 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.5118 \n \n\n\n133655845526240->133655845526288* \n \n\n\n133655845460752 \n \ndata 2.0433 \ngrad -0.0826 \n \n\n\n133655845461184+ \n\n+ \n \n\n\n133655845460752->133655845461184+ \n \n\n\n133655845460752+->133655845460752 \n \n\n\n133655845526288 \n \ndata -0.9855 \ngrad 0.5194 \n \n\n\n133655845526288->133655845526480+ \n \n\n\n133655845526288*->133655845526288 \n \n\n\n133656203549552 \n \ndata 0.8033 \ngrad 1.2692 \n \n\n\n133656203549552->133655845454224* \n \n\n\n133656203549552->133655845455952* \n \n\n\n133656203549552->133656202630128* \n \n\n\n133656203549552->133656202083152* \n \n\n\n133656203549552tanh \n\ntanh \n \n\n\n133656203549552tanh->133656203549552 \n \n\n\n133655845591968 \n \ndata -1.0000 \ngrad 0.1538 \n \n\n\n133655845591968->133655845592016* \n \n\n\n133655845592016 \n \ndata -0.6151 \ngrad 0.2501 \n \n\n\n133655845592016->133655845592208+ \n \n\n\n133655845592016*->133655845592016 \n \n\n\n133656202632144 \n \ndata -0.1349 \ngrad 1.0831 \n \n\n\n133656202632144->133656202078112+ \n \n\n\n133656202632144*->133656202632144 \n \n\n\n133655845460944 \n \ndata -1.0000 \ngrad 0.0210 \n \n\n\n133655845460992* \n\n* \n \n\n\n133655845460944->133655845460992* \n \n\n\n133655845460992 \n \ndata 0.2545 \ngrad -0.0826 \n \n\n\n133655845460992->133655845461184+ \n \n\n\n133655845460992*->133655845460992 \n \n\n\n133655845526480 \n \ndata -0.1501 \ngrad 0.5194 \n \n\n\n133655845526912+ \n\n+ \n \n\n\n133655845526480->133655845526912+ \n \n\n\n133655845526480+->133655845526480 \n \n\n\n133655845592208 \n \ndata 1.1920 \ngrad 0.2501 \n \n\n\n133655845592304tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845592208->133655845592304tanh \n \n\n\n133655845592208+->133655845592208 \n \n\n\n133655845526672 \n \ndata 1.0000 \ngrad -0.2310 \n \n\n\n133655845526672->133655845526720* \n \n\n\n133655845461184 \n \ndata 2.2978 \ngrad -0.0826 \n \n\n\n133655845461616+ \n\n+ \n \n\n\n133655845461184->133655845461616+ \n \n\n\n133655845461184+->133655845461184 \n \n\n\n133655845526720 \n \ndata -0.4447 \ngrad 0.5194 \n \n\n\n133655845526720->133655845526912+ \n \n\n\n133655845526720*->133655845526720 \n \n\n\n133655845592304 \n \ndata 0.8312 \ngrad 1.0854 \n \n\n\n133655845592304->133655845593744* \n \n\n\n133655845592304->133655845595472* \n \n\n\n133655845592304->133655845597200* \n \n\n\n133655845592304->133655845598928* \n \n\n\n133655845592304tanh->133655845592304 \n \n\n\n133656203549984 \n \ndata 3.0000 \ngrad -0.0505 \n \n\n\n133656203549984->133656203554400* \n \n\n\n133656202632480 \n \ndata 0.1707 \ngrad -0.5983 \n \n\n\n133656202632480->133655845457296* \n \n\n\n133656202632480tanh->133656202632480 \n \n\n\n133655845461376 \n \ndata 0.5000 \ngrad 0.0428 \n \n\n\n133655845461424* \n\n* \n \n\n\n133655845461376->133655845461424* \n \n\n\n133655845526912 \n \ndata -0.5948 \ngrad 0.5194 \n \n\n\n133655845527008tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845526912->133655845527008tanh \n \n\n\n133655845526912+->133655845526912 \n \n\n\n133655845461424 \n \ndata -0.2592 \ngrad -0.0826 \n \n\n\n133655845461424->133655845461616+ \n \n\n\n133655845461424*->133655845461424 \n \n\n\n133655845527008 \n \ndata -0.5333 \ngrad 1.6896 \n \n\n\n133655845527008->133655845529552* \n \n\n\n133655845527008->133655845531280* \n \n\n\n133655845527008->133655845533008* \n \n\n\n133655845527008->133655845534736* \n \n\n\n133655845527008tanh->133655845527008 \n \n\n\n133655845592592 \n \ndata -0.1625 \ngrad 1.0189 \n \n\n\n133655845592592->133655845592784+ \n \n\n\n133655845592592*->133655845592592 \n \n\n\n133655845461616 \n \ndata 2.0386 \ngrad -0.0826 \n \n\n\n133655845461712tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845461616->133655845461712tanh \n \n\n\n133655845461616+->133655845461616 \n \n\n\n133655845592784 \n \ndata -1.0280 \ngrad 1.0189 \n \n\n\n133655845593168+ \n\n+ \n \n\n\n133655845592784->133655845593168+ \n \n\n\n133655845592784+->133655845592784 \n \n\n\n133655845461712 \n \ndata 0.9667 \ngrad 1.1586 \n \n\n\n133655845461712->133655845519760* \n \n\n\n133655845461712->133655845465360* \n \n\n\n133655845461712->133655845467088* \n \n\n\n133655845461712->133655845468816* \n \n\n\n133655845461712tanh->133655845461712 \n \n\n\n133656202632960 \n \ndata 0.9968 \ngrad 1.0628 \n \n\n\n133656202632960->133655845454992* \n \n\n\n133656202632960->133655845456720* \n \n\n\n133656202632960->133656202074800* \n \n\n\n133656202632960->133656202633248* \n \n\n\n133656202632960tanh \n\ntanh \n \n\n\n133656202632960tanh->133656202632960 \n \n\n\n133655845527296 \n \ndata 0.5000 \ngrad 0.0387 \n \n\n\n133655845527296->133655845527344* \n \n\n\n133655845527344 \n \ndata 0.1152 \ngrad 0.1679 \n \n\n\n133655845527344->133655845527536+ \n \n\n\n133655845527344*->133655845527344 \n \n\n\n133655845592976 \n \ndata 0.2593 \ngrad 1.0189 \n \n\n\n133655845592976->133655845593168+ \n \n\n\n133655845592976*->133655845592976 \n \n\n\n133655845462000 \n \ndata 3.0000 \ngrad 0.0012 \n \n\n\n133655845462048* \n\n* \n \n\n\n133655845462000->133655845462048* \n \n\n\n133655845527536 \n \ndata 0.7913 \ngrad 0.1679 \n \n\n\n133655845527968+ \n\n+ \n \n\n\n133655845527536->133655845527968+ \n \n\n\n133655845527536+->133655845527536 \n \n\n\n133656202633248 \n \ndata 0.6593 \ngrad 1.0174 \n \n\n\n133656202633248->133656202626384+ \n \n\n\n133656202633248*->133656202633248 \n \n\n\n133655845462048 \n \ndata -0.0147 \ngrad -0.2468 \n \n\n\n133655845462048->133655845462240+ \n \n\n\n133655845462048*->133655845462048 \n \n\n\n133655845593168 \n \ndata -0.7687 \ngrad 1.0189 \n \n\n\n133655845593552+ \n\n+ \n \n\n\n133655845593168->133655845593552+ \n \n\n\n133655845593168+->133655845593168 \n \n\n\n133655845527728 \n \ndata 1.0000 \ngrad 0.1512 \n \n\n\n133655845527728->133655845527776* \n \n\n\n133655845462240 \n \ndata 0.8232 \ngrad -0.2468 \n \n\n\n133655845462672+ \n\n+ \n \n\n\n133655845462240->133655845462672+ \n \n\n\n133655845462240+->133655845462240 \n \n\n\n133655845527776 \n \ndata 0.9006 \ngrad 0.1679 \n \n\n\n133655845527776->133655845527968+ \n \n\n\n133655845527776*->133655845527776 \n \n\n\n133655845593360 \n \ndata 0.0753 \ngrad 1.0189 \n \n\n\n133655845593360->133655845593552+ \n \n\n\n133655845593360*->133655845593360 \n \n\n\n133656203551136 \n \ndata 0.5894 \ngrad 0.1810 \n \n\n\n133656203551136->133656203556272+ \n \n\n\n133656203551136+->133656203551136 \n \n\n\n133655845462432 \n \ndata -1.0000 \ngrad 0.2433 \n \n\n\n133655845462432->133655845462480* \n \n\n\n133655845527968 \n \ndata 1.6919 \ngrad 0.1679 \n \n\n\n133655845528400+ \n\n+ \n \n\n\n133655845527968->133655845528400+ \n \n\n\n133655845527968+->133655845527968 \n \n\n\n133655845593552 \n \ndata -0.6934 \ngrad 1.0189 \n \n\n\n133655845593936+ \n\n+ \n \n\n\n133655845593552->133655845593936+ \n \n\n\n133655845593552+->133655845593552 \n \n\n\n133655845462480 \n \ndata 0.9855 \ngrad -0.2468 \n \n\n\n133655845462480->133655845462672+ \n \n\n\n133655845462480*->133655845462480 \n \n\n\n133655845528160 \n \ndata 1.0000 \ngrad 0.1033 \n \n\n\n133655845528160->133655845528208* \n \n\n\n133655845593744 \n \ndata 0.5498 \ngrad 1.0189 \n \n\n\n133655845593744->133655845593936+ \n \n\n\n133655845593744*->133655845593744 \n \n\n\n133655845462672 \n \ndata 1.8086 \ngrad -0.2468 \n \n\n\n133655845463104+ \n\n+ \n \n\n\n133655845462672->133655845463104+ \n \n\n\n133655845462672+->133655845462672 \n \n\n\n133655845528208 \n \ndata 0.6151 \ngrad 0.1679 \n \n\n\n133655845528208->133655845528400+ \n \n\n\n133655845528208*->133655845528208 \n \n\n\n133655845593936 \n \ndata -0.1436 \ngrad 1.0189 \n \n\n\n133655845594032tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845593936->133655845594032tanh \n \n\n\n133655845593936+->133655845593936 \n \n\n\n133655845462864 \n \ndata 0.5000 \ngrad 0.1098 \n \n\n\n133655845462864->133655845462912* \n \n\n\n133655845528400 \n \ndata 2.3070 \ngrad 0.1679 \n \n\n\n133655845528496tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845528400->133655845528496tanh \n \n\n\n133655845528400+->133655845528400 \n \n\n\n133655845462912 \n \ndata -0.2224 \ngrad -0.2468 \n \n\n\n133655845462912->133655845463104+ \n \n\n\n133655845462912*->133655845462912 \n \n\n\n133655845594032 \n \ndata -0.1427 \ngrad -0.9300 \n \n\n\n133655845594032->133655845599504* \n \n\n\n133655845594032tanh->133655845594032 \n \n\n\n133655845528496 \n \ndata 0.9804 \ngrad 0.8658 \n \n\n\n133655845528496->133655845529936* \n \n\n\n133655845528496->133655845531664* \n \n\n\n133655845528496->133655845533392* \n \n\n\n133655845528496->133655845535120* \n \n\n\n133655845528496tanh->133655845528496 \n \n\n\n133655845463104 \n \ndata 1.5863 \ngrad -0.2468 \n \n\n\n133655845463200tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845463104->133655845463200tanh \n \n\n\n133655845463104+->133655845463104 \n \n\n\n133655845463200 \n \ndata 0.9196 \ngrad 1.4745 \n \n\n\n133655845463200->133655845520144* \n \n\n\n133655845463200->133655845465744* \n \n\n\n133655845463200->133655845467472* \n \n\n\n133655845463200->133655845469200* \n \n\n\n133655845463200tanh->133655845463200 \n \n\n\n133655845594320 \n \ndata 0.0645 \ngrad 1.1037 \n \n\n\n133655845594320->133655845594512+ \n \n\n\n133655845594320*->133655845594320 \n \n\n\n133655845528784 \n \ndata 0.5054 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845528784->133655845528976+ \n \n\n\n133655845528784*->133655845528784 \n \n\n\n133655845594512 \n \ndata 0.0604 \ngrad 1.1037 \n \n\n\n133655845594896+ \n\n+ \n \n\n\n133655845594512->133655845594896+ \n \n\n\n133655845594512+->133655845594512 \n \n\n\n133655845528976 \n \ndata -0.3600 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845529360+ \n\n+ \n \n\n\n133655845528976->133655845529360+ \n \n\n\n133655845528976+->133655845528976 \n \n\n\n133655845463488 \n \ndata 3.0000 \ngrad 0.1339 \n \n\n\n133655845463488->133655845463536* \n \n\n\n133655845463536 \n \ndata 0.6913 \ngrad 0.5811 \n \n\n\n133655845463536->133655845463728+ \n \n\n\n133655845463536*->133655845463536 \n \n\n\n133656202634784 \n \ndata 3.2236 \ngrad -0.0560 \n \n\n\n133656202634784->133656202632960tanh \n \n\n\n133656202634784+ \n\n+ \n \n\n\n133656202634784+->133656202634784 \n \n\n\n133655845594704 \n \ndata -0.4078 \ngrad 1.1037 \n \n\n\n133655845594704->133655845594896+ \n \n\n\n133655845594704*->133655845594704 \n \n\n\n133656203552336 \n \ndata 0.4609 \ngrad -0.0560 \n \n\n\n133656203552336->133656203546336+ \n \n\n\n133656203552336*->133656203552336 \n \n\n\n133655845529168 \n \ndata -0.1519 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845529168->133655845529360+ \n \n\n\n133655845529168*->133655845529168 \n \n\n\n133655845463728 \n \ndata 1.3674 \ngrad 0.5811 \n \n\n\n133655845464160+ \n\n+ \n \n\n\n133655845463728->133655845464160+ \n \n\n\n133655845463728+->133655845463728 \n \n\n\n133655845594896 \n \ndata -0.3475 \ngrad 1.1037 \n \n\n\n133655845595280+ \n\n+ \n \n\n\n133655845594896->133655845595280+ \n \n\n\n133655845594896+->133655845594896 \n \n\n\n133655845529360 \n \ndata -0.5119 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845529744+ \n\n+ \n \n\n\n133655845529360->133655845529744+ \n \n\n\n133655845529360+->133655845529360 \n \n\n\n133655845463920 \n \ndata -1.0000 \ngrad 0.5234 \n \n\n\n133655845463920->133655845463968* \n \n\n\n133656202078112 \n \ndata -0.1390 \ngrad 1.0831 \n \n\n\n133656202083008+ \n\n+ \n \n\n\n133656202078112->133656202083008+ \n \n\n\n133656202078112+->133656202078112 \n \n\n\n133655845463968 \n \ndata -0.9006 \ngrad 0.5811 \n \n\n\n133655845463968->133655845464160+ \n \n\n\n133655845463968*->133655845463968 \n \n\n\n133655845595088 \n \ndata -0.0443 \ngrad 1.1037 \n \n\n\n133655845595088->133655845595280+ \n \n\n\n133655845595088*->133655845595088 \n \n\n\n133656203552720 \n \ndata 0.8281 \ngrad -0.3888 \n \n\n\n133656203552720->133656203544992+ \n \n\n\n133656203552720+->133656203552720 \n \n\n\n133656202078160 \n \ndata -0.4187 \ngrad -0.4741 \n \n\n\n133656202078160->133655845457680* \n \n\n\n133656202078160tanh \n\ntanh \n \n\n\n133656202078160tanh->133656202078160 \n \n\n\n133655845529552 \n \ndata -0.1413 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845529552->133655845529744+ \n \n\n\n133655845529552*->133655845529552 \n \n\n\n133655845464160 \n \ndata 0.4668 \ngrad 0.5811 \n \n\n\n133655845464592+ \n\n+ \n \n\n\n133655845464160->133655845464592+ \n \n\n\n133655845464160+->133655845464160 \n \n\n\n133655845595280 \n \ndata -0.3917 \ngrad 1.1037 \n \n\n\n133655845595664+ \n\n+ \n \n\n\n133655845595280->133655845595664+ \n \n\n\n133655845595280+->133655845595280 \n \n\n\n133656203552912 \n \ndata 2.0000 \ngrad -0.0129 \n \n\n\n133656203552912->133656203552336* \n \n\n\n133655845529744 \n \ndata -0.6532 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845530128+ \n\n+ \n \n\n\n133655845529744->133655845530128+ \n \n\n\n133655845529744+->133655845529744 \n \n\n\n133656203552960 \n \ndata 3.8387 \ngrad -0.0560 \n \n\n\n133656203552960->133656202634784+ \n \n\n\n133656203552960+->133656203552960 \n \n\n\n133655845464352 \n \ndata 0.5000 \ngrad 0.3575 \n \n\n\n133655845464352->133655845464400* \n \n\n\n133655845595472 \n \ndata -0.0025 \ngrad 1.1037 \n \n\n\n133655845595472->133655845595664+ \n \n\n\n133655845595472*->133655845595472 \n \n\n\n133655845464400 \n \ndata 0.3076 \ngrad 0.5811 \n \n\n\n133655845464400->133655845464592+ \n \n\n\n133655845464400*->133655845464400 \n \n\n\n133655845529936 \n \ndata 0.6484 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845529936->133655845530128+ \n \n\n\n133655845529936*->133655845529936 \n \n\n\n133656203553248 \n \ndata 0.4447 \ngrad -0.3888 \n \n\n\n133656203553248->133656203555168+ \n \n\n\n133656203553248*->133656203553248 \n \n\n\n133655845595664 \n \ndata -0.3943 \ngrad 1.1037 \n \n\n\n133655845595760tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845595664->133655845595760tanh \n \n\n\n133655845595664+->133655845595664 \n \n\n\n133655845464592 \n \ndata 0.7744 \ngrad 0.5811 \n \n\n\n133655845464688tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845464592->133655845464688tanh \n \n\n\n133655845464592+->133655845464592 \n \n\n\n133655845530128 \n \ndata -0.0048 \ngrad 1.0000 \n \n\n\n133655845530224tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845530128->133655845530224tanh \n \n\n\n133655845530128+->133655845530128 \n \n\n\n133655845595760 \n \ndata -0.3750 \ngrad -0.7370 \n \n\n\n133655845595760->133655845599888* \n \n\n\n133655845595760tanh->133655845595760 \n \n\n\n133655845464688 \n \ndata 0.6495 \ngrad 0.9930 \n \n\n\n133655845464688->133655845520528* \n \n\n\n133655845464688->133655845466128* \n \n\n\n133655845464688->133655845467856* \n \n\n\n133655845464688->133655845469584* \n \n\n\n133655845464688tanh->133655845464688 \n \n\n\n133655845530224 \n \ndata -0.0048 \ngrad -0.4586 \n \n\n\n133655845530224->133655845535696* \n \n\n\n133655845530224tanh->133655845530224 \n \n\n\n133656202078880 \n \ndata -0.4431 \ngrad 1.0831 \n \n\n\n133656202078880->133656202082576+ \n \n\n\n133656202078880+->133656202078880 \n \n\n\n133655845596048 \n \ndata -0.0128 \ngrad 1.0223 \n \n\n\n133655845596048->133655845596240+ \n \n\n\n133655845596048*->133655845596048 \n \n\n\n133655845464976 \n \ndata -0.3523 \ngrad 1.0134 \n \n\n\n133655845464976->133655845465168+ \n \n\n\n133655845464976*->133655845464976 \n \n\n\n133655845530512 \n \ndata -0.2005 \ngrad 1.0047 \n \n\n\n133655845530512->133655845530704+ \n \n\n\n133655845530512*->133655845530512 \n \n\n\n133655845596240 \n \ndata -0.2498 \ngrad 1.0223 \n \n\n\n133655845596624+ \n\n+ \n \n\n\n133655845596240->133655845596624+ \n \n\n\n133655845596240+->133655845596240 \n \n\n\n133655845465168 \n \ndata -1.2177 \ngrad 1.0134 \n \n\n\n133655845465552+ \n\n+ \n \n\n\n133655845465168->133655845465552+ \n \n\n\n133655845465168+->133655845465168 \n \n\n\n133655845530704 \n \ndata -0.2047 \ngrad 1.0047 \n \n\n\n133655845531088+ \n\n+ \n \n\n\n133655845530704->133655845531088+ \n \n\n\n133655845530704+->133655845530704 \n \n\n\n133655845596432 \n \ndata 0.4674 \ngrad 1.0223 \n \n\n\n133655845596432->133655845596624+ \n \n\n\n133655845596432*->133655845596432 \n \n\n\n133655845465360 \n \ndata 0.3440 \ngrad 1.0134 \n \n\n\n133655845465360->133655845465552+ \n \n\n\n133655845465360*->133655845465360 \n \n\n\n133655845530896 \n \ndata 0.2389 \ngrad 1.0047 \n \n\n\n133655845530896->133655845531088+ \n \n\n\n133655845530896*->133655845530896 \n \n\n\n133655845596624 \n \ndata 0.2176 \ngrad 1.0223 \n \n\n\n133655845597008+ \n\n+ \n \n\n\n133655845596624->133655845597008+ \n \n\n\n133655845596624+->133655845596624 \n \n\n\n133655845465552 \n \ndata -0.8738 \ngrad 1.0134 \n \n\n\n133655845465936+ \n\n+ \n \n\n\n133655845465552->133655845465936+ \n \n\n\n133655845465552+->133655845465552 \n \n\n\n133655845531088 \n \ndata 0.0342 \ngrad 1.0047 \n \n\n\n133655845531472+ \n\n+ \n \n\n\n133655845531088->133655845531472+ \n \n\n\n133655845531088+->133655845531088 \n \n\n\n133656203554352 \n \ndata -1.0000 \ngrad -0.0345 \n \n\n\n133656203554352->133656202640880* \n \n\n\n133656203554400 \n \ndata 2.7018 \ngrad -0.0560 \n \n\n\n133656203554400->133656203552960+ \n \n\n\n133656203554400*->133656203554400 \n \n\n\n133655845596816 \n \ndata 0.1605 \ngrad 1.0223 \n \n\n\n133655845596816->133655845597008+ \n \n\n\n133655845596816*->133655845596816 \n \n\n\n133655845465744 \n \ndata 0.2436 \ngrad 1.0134 \n \n\n\n133655845465744->133655845465936+ \n \n\n\n133655845465744*->133655845465744 \n \n\n\n133655845531280 \n \ndata 0.0831 \ngrad 1.0047 \n \n\n\n133655845531280->133655845531472+ \n \n\n\n133655845531280*->133655845531280 \n \n\n\n133655845597008 \n \ndata 0.3781 \ngrad 1.0223 \n \n\n\n133655845597392+ \n\n+ \n \n\n\n133655845597008->133655845597392+ \n \n\n\n133655845597008+->133655845597008 \n \n\n\n133655845465936 \n \ndata -0.6301 \ngrad 1.0134 \n \n\n\n133655845466320+ \n\n+ \n \n\n\n133655845465936->133655845466320+ \n \n\n\n133655845465936+->133655845465936 \n \n\n\n133655845531472 \n \ndata 0.1173 \ngrad 1.0047 \n \n\n\n133655845531856+ \n\n+ \n \n\n\n133655845531472->133655845531856+ \n \n\n\n133655845531472+->133655845531472 \n \n\n\n133655845597200 \n \ndata -0.2706 \ngrad 1.0223 \n \n\n\n133655845597200->133655845597392+ \n \n\n\n133655845597200*->133655845597200 \n \n\n\n133655845466128 \n \ndata 0.4296 \ngrad 1.0134 \n \n\n\n133655845466128->133655845466320+ \n \n\n\n133655845466128*->133655845466128 \n \n\n\n133655845531664 \n \ndata -0.0030 \ngrad 1.0047 \n \n\n\n133655845531664->133655845531856+ \n \n\n\n133655845531664*->133655845531664 \n \n\n\n133655845597392 \n \ndata 0.1076 \ngrad 1.0223 \n \n\n\n133655845597488tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845597392->133655845597488tanh \n \n\n\n133655845597392+->133655845597392 \n \n\n\n133655845466320 \n \ndata -0.2006 \ngrad 1.0134 \n \n\n\n133655845466416tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845466320->133655845466416tanh \n \n\n\n133655845466320+->133655845466320 \n \n\n\n133655845531856 \n \ndata 0.1143 \ngrad 1.0047 \n \n\n\n133655845531952tanh \n\ntanh \n \n\n\n133655845531856->133655845531952tanh \n \n\n\n133655845531856+->133655845531856 \n \n\n\n133655845597488 \n \ndata 0.1072 \ngrad -1.9423 \n \n\n\n133655845597488->133655845600272* \n \n\n\n133655845597488tanh->133655845597488 \n \n\n\n133655845466416 \n \ndata -0.1979 \ngrad -0.3430 \n \n\n\n133655845466416->133655845521104* \n \n\n\n133655845466416tanh->133655845466416 \n \n\n\n133655845531952 \n \ndata 0.1138 \ngrad -0.3634 \n \n\n\n133655845531952->133655845585296* \n \n\n\n133655845531952tanh->133655845531952 \n \n\n\n133656203555168 \n \ndata -1.6836 \ngrad -0.3888 \n \n\n\n133656203555168->133656203544512tanh \n \n\n\n133656203555168+->133656203555168 \n \n\n\n133655845597776 \n \ndata -0.2728 \ngrad 1.0837 \n \n\n\n133655845597776->133655845597968+ \n \n\n\n133655845597776*->133655845597776 \n \n\n\n133655845466704 \n \ndata 0.1398 \ngrad 1.0682 \n \n\n\n133655845466704->133655845466896+ \n \n\n\n133655845466704*->133655845466704 \n \n\n\n133655845532240 \n \ndata 0.0397 \ngrad 1.6091 \n \n\n\n133655845532240->133655845532432+ \n \n\n\n133655845532240*->133655845532240 \n \n\n\n133655845597968 \n \ndata -0.9302 \ngrad 1.0837 \n \n\n\n133655845598352+ \n\n+ \n \n\n\n133655845597968->133655845598352+ \n \n\n\n133655845597968+->133655845597968 \n \n\n\n133655845466896 \n \ndata 0.1356 \ngrad 1.0682 \n \n\n\n133655845467280+ \n\n+ \n \n\n\n133655845466896->133655845467280+ \n \n\n\n133655845466896+->133655845466896 \n \n\n\n133655845532432 \n \ndata -0.1974 \ngrad 1.6091 \n \n\n\n133655845532816+ \n\n+ \n \n\n\n133655845532432->133655845532816+ \n \n\n\n133655845532432+->133655845532432 \n \n\n\n133655845598160 \n \ndata 0.4128 \ngrad 1.0837 \n \n\n\n133655845598160->133655845598352+ \n \n\n\n133655845598160*->133655845598160 \n \n\n\n133656202638288 \n \ndata -0.5255 \ngrad 1.0174 \n \n\n\n133656202638288->133656202625760+ \n \n\n\n133656202638288+->133656202638288 \n \n\n\n133655845467088 \n \ndata -0.5409 \ngrad 1.0682 \n \n\n\n133655845467088->133655845467280+ \n \n\n\n133655845467088*->133655845467088 \n \n\n\n133655845532624 \n \ndata -0.2738 \ngrad 1.6091 \n \n\n\n133655845532624->133655845532816+ \n \n\n\n133655845532624*->133655845532624 \n \n\n\n133655845598352 \n \ndata -0.5174 \ngrad 1.0837 \n \n\n\n133655845598736+ \n\n+ \n \n\n\n133655845598352->133655845598736+ \n \n\n\n133655845598352+->133655845598352 \n \n\n\n133655845467280 \n \ndata -0.4053 \ngrad 1.0682 \n \n\n\n133655845467664+ \n\n+ \n \n\n\n133655845467280->133655845467664+ \n \n\n\n133655845467280+->133655845467280 \n \n\n\n133655845532816 \n \ndata -0.4712 \ngrad 1.6091 \n \n\n\n133655845533200+ \n\n+ \n \n\n\n133655845532816->133655845533200+ \n \n\n\n133655845532816+->133655845532816 \n \n\n\n133656202638624 \n \ndata 0.3400 \ngrad 1.0174 \n \n\n\n133656202638624->133656202638288+ \n \n\n\n133656202638624*->133656202638624 \n \n\n\n133655845598544 \n \ndata 0.1802 \ngrad 1.0837 \n \n\n\n133655845598544->133655845598736+ \n \n\n\n133655845598544*->133655845598544 \n \n\n\n133655845467472 \n \ndata -0.1433 \ngrad 1.0682 \n \n\n\n133655845467472->133655845467664+ \n \n\n\n133655845467472*->133655845467472 \n \n\n\n133655845533008 \n \ndata -0.3013 \ngrad 1.6091 \n \n\n\n133655845533008->133655845533200+ \n \n\n\n133655845533008*->133655845533008 \n \n\n\n133656203556272 \n \ndata 1.1078 \ngrad 0.1810 \n \n\n\n133656203556272->133656203549552tanh \n \n\n\n133656203556272+->133656203556272 \n \n\n\n133655845598736 \n \ndata -0.3372 \ngrad 1.0837 \n \n\n\n133655845599120+ \n\n+ \n \n\n\n133655845598736->133655845599120+ \n \n\n\n133655845598736+->133655845598736 \n \n\n\n133655845467664 \n \ndata -0.5486 \ngrad 1.0682 \n \n\n\n133655845468048+ \n\n+ \n \n\n\n133655845467664->133655845468048+ \n \n\n\n133655845467664+->133655845467664 \n \n\n\n133655845533200 \n \ndata -0.7725 \ngrad 1.6091 \n \n\n\n133655845533584+ \n\n+ \n \n\n\n133655845533200->133655845533584+ \n \n\n\n133655845533200+->133655845533200 \n \n\n\n133655845598928 \n \ndata 0.5734 \ngrad 1.0837 \n \n\n\n133655845598928->133655845599120+ \n \n\n\n133655845598928*->133655845598928 \n \n\n\n133655845467856 \n \ndata -0.0020 \ngrad 1.0682 \n \n\n\n133655845467856->133655845468048+ \n \n\n\n133655845467856*->133655845467856 \n \n\n\n133655845533392 \n \ndata -0.3191 \ngrad 1.6091 \n \n\n\n133655845533392->133655845533584+ \n \n\n\n133655845533392*->133655845533392 \n \n\n\n133655847466752 \n \ndata -0.5184 \ngrad 0.0566 \n 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