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Perceptron diseñado con la idea de asimilar los conceptos escondidos detras del algoritmo backpropagation.

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Perceptron

  • Este es un fork adaptado a javascript de Peceptron

Perceptron diseñado con la idea de asimilar los conceptos escondidos detras del algoritmo backpropagation. Además lo he programado de la manera mas general posible pudiendose utilizar como libreria para resolver multiples problemas en caso de que asi se desee. Para ejemplificar el funcionamiento del programa la red neuronal recibira dos numeros(entre 0 y 1) y debera decidir cual de los dos es mayor(salida = 1 si el primero es mayor que el segundo, 0 en caso contrario.) El paquete consta de tres archivos:

  • perceptron.py es el programa de python que nos realizara todos los calculos y nos generara la red neuronal. Deberemos cambiar el url donde estamos trabajando en funcion de donde guardemos el programa. El programa nos preguntara cuantas capas queremos que tenga la red y cuantas neuronas tiene cada capa. Por ultimo nos preguntara cuantas veces queremos pasar la training data.
  • perceptron.txt es un archivo de texto vacio donde se guardara la estructura de la red neuronal una vez entrenada
  • entrenamientoperc.txt es un archivo de texto donde se guarda los datos de entrenamiento. El formato de la data training consta de dos arrays uno con las entradas y otro con las salidas esperadas: [entrada1,entrada2,...,entradan][salida1,salida2,...,salidan] para este ejemplo: [0.9,0.1][1]

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Perceptron diseñado con la idea de asimilar los conceptos escondidos detras del algoritmo backpropagation.

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