IA/percettroni
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versione finale si spera. Trova sempre soluzione con pesi random

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2025-01-24 10:07:13 +01:00
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73
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@@ -16,16 +16,17 @@ soglia_funzione_attivazione = 0.5
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) """
""" pin_est_1 = Percettrone(w1=5.057571564186738, w2=-5.572150383812219, bias=-3.1715170666210444)
pin_est_2 = Percettrone(w1=-2.1393104621179835, w2=1.6774379439199167, bias=-0.7542487269674267)
pinout = Percettrone(w1=3.2061105491734967, w2=1.9571327990877703, bias=-1.319795396902547) """
rette = {"P1":[], "P2":[], "POUT":[]}
#Pesi per AND, OR e XOR (sigmoide)
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_1 = Percettrone()
pin_est_2 = Percettrone()
pinout = Percettrone() """
pinout = Percettrone()
for i in range(1, MAX_EPOCHE): #Epoche
@@ -39,25 +40,23 @@ for i in range(1, MAX_EPOCHE): #Epoche
for j in range(0,4): #Combinazioni
# Calcolo le funzioni di attivazione
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)
errore = -(output[j] - yout)
# Determino la previsione
if yout >= soglia_funzione_attivazione:
previsione = 1
else:
previsione = 0
if previsione == output[j]:
corrette += 1
errore = -(output[j] - yout)
# Stampo a video e preparo per il plot
print("\n")
disegna_funzione(pin_est_1, y_est_1, x[j][0], x[j][1], False)
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)
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)])
@@ -65,39 +64,27 @@ for i in range(1, MAX_EPOCHE): #Epoche
except ZeroDivisionError:
pass
""" # 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)
# Confronto la previsione con l'output atteso
if previsione == output[j]:
corrette += 1
else:
# Calcolo i gradienti e correggo i pesi
# 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 * 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 2
gradiente_w1 = errore * yout * (1-yout) * y_est_2 * (1-y_est_2) * x[j][0]
gradiente_w2 = errore * yout * (1-yout) * y_est_2 * (1-y_est_2) * x[j][1]
gradiente_bias = errore * yout * (1-yout) * y_est_2 * (1-y_est_2)
pin_est_2.correggi_pesi(gradiente_w1, gradiente_w2, gradiente_bias)
# Gradienti Percettrone out
gradiente_w1 = errore * y_est_1
gradiente_w2 = errore * y_est_2
pinout.correggi_pesi(gradiente_w1, gradiente_w2, errore) """
# 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)
# 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)