IA/percettroni
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

ultima modifica di oggi, le formule del costo, del gradiente dovrebbero essere giuste

Browse Source
This commit is contained in:
mirimatcode
2025-01-23 21:24:30 +01:00
parent 9fd0fcb2fa
commit b87b4abd37
5 changed files with 107 additions and 98 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

80
multi_layer.py
View File

@@ -9,21 +9,23 @@ output = (0,1,1,0) # XOR Logico
#output = (0,1,1,1) # OR Logico
corrette = 0
soglia_errore_accettabile = 0.001
soglia_funzione_attivazione = 0.5
pin_est_1 = Percettrone(w1=1, w2=1, bias=-2.5, lre=0.2)
pin_est_2 = Percettrone(w1=1, w2=1,bias=-1, lre=0.2)
pinout = Percettrone(w1=1, w2=1, bias=-1, lre=0.2)
#XOR
""" pin_est_1 = Percettrone(w1=1.7453135346642987, w2=1.6392557285802016, bias=-2.8396189093513544, lre=0.2)
pin_est_2 = Percettrone(w1=2.0579802021958487, w2=2.0049998768936956,bias=-1.510128337351728, lre=0.2)
pinout = Percettrone(w1=-4.872221528209076, w2=2.863271416125622, bias=-0.2593053838395353, lre=0.2) """
discriminanti = {"P1":[], "P2":[], "POUT":[]}
rette = {"P1":[], "P2":[], "POUT":[]}
'''
#Pesi per AND, OR e XOR (sigmoide)
pin_est_1 = Percettrone(w1=1, w2=1, bias=-2.5, lre=0.2)
pin_est_2 = Percettrone(w1=1, w2=1,bias=-1, lre=0.2)
pinout = Percettrone(w1=1, w2=1, bias=-1, lre=0.2)
'''
pin_est_1 = Percettrone(w1=1, w2=1, bias=-2)
pin_est_2 = Percettrone(w1=2, w2=2, bias=-1.5)
pinout = Percettrone(w1=-4, w2=2, bias=-0.2)
""" pin_est_1 = Percettrone()
pin_est_2 = Percettrone()
pinout = Percettrone() """
for i in range(1, MAX_EPOCHE): #Epoche
@@ -36,7 +38,7 @@ for i in range(1, MAX_EPOCHE): #Epoche
print(f"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tEPOCA {i}")
for j in range(0,4): #Combinazioni
previsione = -1
y_est_1 = pin_est_1.funzione_sigmoide(x[j][0], x[j][1])
y_est_2 = pin_est_2.funzione_sigmoide(x[j][0], x[j][1])
yout = pinout.funzione_sigmoide(y_est_1, y_est_2)
@@ -56,28 +58,46 @@ for i in range(1, MAX_EPOCHE): #Epoche
disegna_funzione(pinout, previsione, y_est_1, y_est_2, True, errore)
disegna_funzione(pin_est_2, y_est_2, x[j][0], x[j][1], False)
discriminanti["P1"].append([-(pin_est_1.w1 * x[j][0])/pin_est_1.w2, -(pin_est_1.bias/pin_est_1.w2)])
discriminanti["P2"].append([-(pin_est_2.w1 * x[j][0])/pin_est_2.w2, -(pin_est_2.bias/pin_est_2.w2)])
discriminanti["POUT"].append([-(pinout.w1 * x[j][0])/pinout.w2, -(pinout.bias/pinout.w2)])
try:
rette["P1"].append([-(pin_est_1.w1 * x[j][0])/pin_est_1.w2, -(pin_est_1.bias/pin_est_1.w2)])
rette["P2"].append([-(pin_est_2.w1 * x[j][0])/pin_est_2.w2, -(pin_est_2.bias/pin_est_2.w2)])
rette["POUT"].append([-(pinout.w1 * x[j][0])/pinout.w2, -(pinout.bias/pinout.w2)])
except ZeroDivisionError:
pass
#if errore != 0:
# Gradienti Percettrone 1
appoggio_w1 = errore * yout * (1-yout) * pinout.w1 * y_est_1 * (1-y_est_1) * x[j][0]
appoggio_w2 = errore * yout * (1-yout) * pinout.w1 * y_est_1 * (1-y_est_1) * x[j][1]
appoggio_bias = errore * yout * (1-yout) * pinout.bias * y_est_1 * (1-y_est_1)
pin_est_1.correggi_pesi(appoggio_w1, appoggio_w2, appoggio_bias)
""" # Gradienti Percettrone 1
gradiente_w1 = errore * yout * (1-yout) * pinout.w1 * y_est_1 * (1-y_est_1) * x[j][0]
gradiente_w2 = errore * yout * (1-yout) * pinout.w1 * y_est_1 * (1-y_est_1) * x[j][1]
gradiente_bias = errore * yout * (1-yout) * pinout.bias * y_est_1 * (1-y_est_1)
pin_est_1.correggi_pesi(gradiente_w1, gradiente_w2, gradiente_bias)
# Gradienti Percettrone 2
appoggio_w1 = errore * yout * (1-yout) * pinout.w2 * y_est_2 * (1-y_est_2) * x[j][0]
appoggio_w2 = errore * yout * (1-yout) * pinout.w2 * y_est_2 * (1-y_est_2) * x[j][1]
appoggio_bias = errore * yout * (1-yout) * pinout.bias * y_est_2 * (1-y_est_2)
pin_est_2.correggi_pesi(appoggio_w1, appoggio_w2, appoggio_bias)
gradiente_w1 = errore * yout * (1-yout) * pinout.w2 * y_est_2 * (1-y_est_2) * x[j][0]
gradiente_w2 = errore * yout * (1-yout) * pinout.w2 * y_est_2 * (1-y_est_2) * x[j][1]
gradiente_bias = errore * yout * (1-yout) * pinout.bias * y_est_2 * (1-y_est_2)
pin_est_2.correggi_pesi(gradiente_w1, gradiente_w2, gradiente_bias)
# Gradienti Percettrone out
appoggio_w1 = errore * y_est_1
appoggio_w2 = errore * y_est_2
pinout.correggi_pesi(appoggio_w1, appoggio_w2, errore)
#else:
# corrette += 1
gradiente_w1 = errore * y_est_1
gradiente_w2 = errore * y_est_2
pinout.correggi_pesi(gradiente_w1, gradiente_w2, errore) """
disegna_grafico_multi(discriminanti)
# Gradienti Percettrone 1
gradiente_w1 = errore * y_est_1 * (1-y_est_1) * x[j][0]
gradiente_w2 = errore * y_est_1 * (1-y_est_1) * x[j][1]
gradiente_bias = errore * y_est_1 * (1-y_est_1)
pin_est_1.correggi_pesi(gradiente_w1, gradiente_w2, gradiente_bias)
# Gradienti Percettrone 2
gradiente_w1 = errore * y_est_2 * (1-y_est_2) * x[j][0]
gradiente_w2 = errore * y_est_2 * (1-y_est_2) * x[j][1]
gradiente_bias = errore * y_est_2 * (1-y_est_2)
pin_est_2.correggi_pesi(gradiente_w1, gradiente_w2, gradiente_bias)
# Gradienti Percettrone out
gradiente_w1 = errore * yout * (1-yout) * y_est_1
gradiente_w2 = errore * yout * (1-yout) * y_est_2
gradiente_bias = gradiente_bias = errore * yout * (1-yout)
pinout.correggi_pesi(gradiente_w1, gradiente_w2, errore)
disegna_grafico_multi(rette)