Rede Perceptron

Tecnologias   |    Projeto   |    Como rodar o projeto   |    Como contribuir   |    Agradecimentos   |    Licença

🚀 Tecnologias

Esse projeto foi desenvolvido com as seguintes tecnologias:

• Python

💻 Projeto

Rde Neural Perceptron - Implementar o algoritmo de uma rede neural básica Perceptron.

🚀 Como rodar o projeto

Podemos considerar este projeto como sendo divido em três parte:

1. Processamento dos dados,
2. Criação do modelo,
3. Treinamento.

💡 É necessário o entendimento do problema e do algoritmo para que haja o entendimento da implementação.

Pré-requisitos

Antes de começar, você vai precisar ter instalado em sua máquina as seguintes ferramentas: Git e Python. Além disto é bom ter um editor para trabalhar com o código como PyCharm.

Clonando o projeto

Comece realizando um clone deste projeto, se preferir você também pode baixar como um .zip acessando o site do GitHub

# Clone este repositório
$ git clone https://github.com/thiiagolourenco/Perceptron

# Acesse a pasta do projeto no seu terminal/cmd
$ cd Perceptron

Rodando a aplicação

1. Abra o projeto no editor Python da sua preferência e execute o código.

🤔 Como contribuir

• Faça um fork desse repositório;
• Cria uma branch com a sua feature: git checkout -b minha-feature;
• Faça commit das suas alterações: git commit -m 'feat: Minha nova feature';
• Faça push para a sua branch: git push origin minha-feature.

Depois que o merge da sua pull request for feito, você pode deletar a sua branch.

📝 Licença

Esse projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

🙌 Agradecimentos

• Colegas de classe,
• Professor Dr. Meuser Valença.

---

Made with 💜 by Thiago Lourenço Check out my LinkedIn

Observações

Obs.: Lembre-se que uma rede do tipo Perceptron só reconhece problemas linearmente separáveis.