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Redes Neurais Arfificiais - Perceptron

Por:   •  16/6/2020  •  Trabalho acadêmico  •  921 Palavras (4 Páginas)  •  156 Visualizações

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Exercício Perceptron Página 41


Perceptron OR entradas e saídas binárias

X1

X2

t

0

0

0

0

1

1

1

0

1

1

1

1

Função de ativação : y = f(yin)  | 1, se yin > 0

                                   | 0, se yin <= 0

Erro(E) = t - y

Pesos iniciais: b, w1, w2 = 0

Mudança de pesos: wi(new) = wi(old) + ⲁ*E*xi

Taxa de aprendizado(ⲁ) = 0,5

Entrada 1:

        yin = b + w1x1 + w2x2

        yin = 0 + 0*0 + 0*0 = 0

0 = 0, logo seguir

Primeiro Ciclo:

x1

x2

t

Yin

Y

w1

w2

b

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

0

0

0,5

0

0,5

1

0

1

0,5

1

0,5

0

0,5

1

1

1

1

1

0,5

0

0,5

Segundo Ciclo:

x1

x2

t

Yin

Y

w1

w2

b

0

0

0

0,5

1

0

0

0,5

0

1

1

0,5

1

0

0

0,5

1

0

1

0

0

0,5

0,5

0,5

1

1

1

1

1

0,5

0,5

0,5

Terceiro Ciclo:

x1

x2

t

Yin

Y

w1

w2

b

0

0

0

0,5

1

0

0,5

0,5

0

1

1

0,5

1

0

0,5

0,5

1

0

1

0,5

1

0

0,5

0,5

1

1

1

1

1

0

0,5

0,5

Quarto Ciclo:

x1

x2

t

Yin

Y

w1

w2

b

0

0

0

0

0

0

0,5

0,5


Perceptron AND entradas e saídas binárias

X1

X2

t

0

0

0

0

1

0

1

0

0

1

1

1

Função de ativação : y = f(yin)  | 1, se yin > 0

                                   | 0, se yin <= 0

Erro(E) = t - y

Pesos iniciais: b, w1, w2 = 0

Mudança de pesos: wi(new) = wi(old) + ⲁ*E*xi

Taxa de aprendizado(ⲁ) = 1

Entrada 1:

        yin = b + w1x1 + w2x2

        yin = 0 + 0*0 + 0*0 = 0

...

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