Neurona en Python
Bueno este es programa puede ser usado para que aprenda las compuertas logicas or y and y otras cuantas cosillas que le indiquemos que sean linealmente separables dado que es una sola neurona.
se lleva a cabo de la siguiente manera:
1.-primero te pide la cantidad de entradas y el factor de aprendizaje que podria ser por ejemplo : 0.5
2.- despues se generan los pesos aleatoriamente.
3.- despues se pide que ingrese cada una de las entradas las cuales deben ser 1 o -1(0) y la salida deseada igual 1 o -1(0).
4.- despues se hace una sumatoria de la multiplicacion de cada entrada por cada peso, si el resultado de la sumatoria es mayor o igual a cero la salida correspodiente sera : 1 en caso de que sea menor a cero la salida sera: -1(0) .
5.- por ultimo se verifica que la salida obtenida sea igual a la salida deseada en caso contrario se vuelven a calcular los pesos y se vuleve a probar con las mismas entradas hasta que la salida obtenida sea igual a la salida deseada.
y es de esta forma como este programa puede ser capaz de aprender las compuertas logicas or y and.
Código: Python
- import random
- class neurona(object):
- def __init__(self,cantidadEntradas=0,factorAprendizaje=0):
- self.factorAprendizaje=factorAprendizaje
- self.cantidadEntradas=cantidadEntradas
- def inicializaPesos(self):
- pesos=[]
- for x in range(self.cantidadEntradas):
- pesos.append(random.uniform(0,1))
- pesos.append(random.uniform(0,1))
- print "Pesos Iniciales:\n",pesos
- self.obtenerEntradas(pesos)
- def obtenerEntradas(self,pesos):
- entradas=[]
- salida=0
- while True:
- opcion=raw_input("Desea continuar si o no: ")
- if opcion=="no":
- break
- print "\nXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
- for x in range(self.cantidadEntradas):
- entradas.append(int(raw_input("Ingrese la entrada: ")))
- entradas.append(-1)
- salidaDeseada=int(raw_input("Ingresa la salida deseada: "))
- sumatoria = self.funcionActivacion(entradas,pesos)
- if sumatoria>=0:
- salida=1
- elif sumatoria<0:
- salida=-1
- if salidaDeseada-salida!=0:
- print "Salida Obtenida: ",salida
- print "Pesos Nuevos:\n"
- for i,x in enumerate(pesos):
- pesos[i]=pesos[i] + (2.0 * self.factorAprendizaje) * (salidaDeseada * entradas[i])
- print pesos
- self.obtenerEntradas(pesos)
- else:
- print "Salida Obtenida: ",salida
- entradas=[]
- def funcionActivacion(self,entradas,pesos):
- sumatoria=0
- for i,entrada in enumerate(entradas):
- sumatoria=sumatoria+(entradas[i]*pesos[i])
- return sumatoria
- def main():
- factorAprendizaje=raw_input("Ingresa el factor de aprendizaje: ")
- cantidadEntradas=raw_input("Cuantas seran las entradas: ")
- neurona1=neurona(int(cantidadEntradas),float(factorAprendizaje))
- pesos=neurona1.inicializaPesos()
- main()
Autor: Marco Samperio
) son muy parecidas a nuestras queridas tuplas. Difieren de ellas en los siguientes aspectos:
