A multilayer perceptron using java
Projeto desenvolvido para a matéria de Inteligência Artificial.
O projeto conta com apenas uma camada oculta já pré definida, porém pode ser escolhido a quantidade de neurônios para ela. Por padrão, a quantidade será (NumeroDeAtributos + NumeroDeClasses) / 2
As funções de ativação existentes no projeto são a Linear, Logistica e Tangente Hiperbólica, que podem ser aplicadas tanto na camada oculta como na camada de saída.
Os parametros "Taxa de Aprendizado", "Erro mínimo" e "Épocas" definem, respectivamente, o valor que será usado no cálculo da atualização dos pesos (entre 0 e 1), o valor mínimo do error para o treinamento finalizar e
a quantidade máxima de épocas que o treinamento irá ser executado.
Clique no botão "Carregar Arquivo". Ele pedirá para selecionar o CSV de treinamento e em seguida o de teste. Após a leituda de ambos os arquivos, serão realiadas as normalizações
dos dados e o cálculo dos neurônios da camada oculta.
Para treinar, basta clicar no botão "Treinar" no canto inferior esquerdo. Será aberta uma nova tela. Ao final do treinamento, será exibido um gráfico contendo os erros da rede e
uma tabela contendo as relações de predição/resultado esperado com os dados de teste. Também é exibido um gráfico com o percentual de acerto.
