Demo de una Red Neuronal (Neural Net) simulando un XOR

Este demo lo saque desde aca

Principios

Basicamente en ML (sigla de Machine Learning) hay 3 partes:

1. El Modelado
2. El Entrenamiento
3. La Prueba

Modelado

Hay mucho tipos de modelos de ML, pero el que se ha popularizado es el Neural Net y tiende a asemejarse a una Nuerona y se basa en layers (capas).

Inputs, Hidden (computo?) y Outputs

Entrenamiento

Le tiramos data con el input y el output para que aprenda a hacer el cálculo de nuestra función XOR (!a.b + a.!b)

Creamos un array de test con los datos de entrada y salida esperados y dejamos que haga su magia.

A	B	X	Q
0	0	1	0
0	1	1	1
1	0	1	1
1	1	1	0

A y B son los Inputs X el bias es una especie de activador (aunque realmente no termino de entender que hace) Q el resultado esperado

En el código es lo que creamos así:

# input data A, B, X
X = np.array([
    [0,0,1],
    [0,1,1],
    [1,0,1],
    [1,1,1],
    ])

# output data Q
y = np.array([
    [0],
    [1],
    [1],
    [0],
    ])

Por último para probar el código tenés que tener instalado numpy:

$ pip install numpy

y luego para probar la demo:

$ python demo.py
Error: 0.496410031903
Error: 0.00858452565325
Error: 0.00578945986251
Error: 0.00462917677677
Error: 0.00395876528027
Error: 0.00351012256786
Error: 0.00318350238587
Error: 0.00293230634228
Error: 0.00273150641821
Error: 0.00256631724004
Output pos entrenamiento
[[ 0.00199094]
 [ 0.99751458] # <--+ Mira mama muy cercano a 1 !
 [ 0.99771098] # <-/
 [ 0.00294418]]