Skip to content

Daniel-Alvarenga/Perceptron

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

1 Commit
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Perceptron

Introdução

O Perceptron é um neurônio artificial simples que simula o comportamento de um neurônio biológico. Ele pode ser usado para resolver problemas de classificação binária. Esta documentação fornece uma visão geral do que é um Perceptron, como ele é treinado e quais dados são plotados durante o treinamento.

O que é um Perceptron?

neuronio-1

Um Perceptron é um bloco básico das redes neurais artificiais. Ele recebe um conjunto de valores de entrada, aplica pesos a essas entradas, soma-os e, em seguida, passa o resultado por uma função de ativação para produzir uma saída. A saída é usada para tomar decisões binárias, como classificar dados em duas categorias.

Treinando um Perceptron

O treinamento de um Perceptron envolve ajustar seus pesos e viés para aprender o limite de decisão apropriado para os dados fornecidos. Isso é tipicamente feito usando um processo de aprendizado supervisionado. Durante o treinamento, o Perceptron atualiza iterativamente seus pesos e viés com base no erro entre as saídas previstas e os alvos reais.

Dados Plotados

Durante o processo de treinamento, os seguintes dados são plotados para visualizar o progresso da aprendizagem:

  • Variação de w1, w2, bias, dbias, dw1 e dw2 ao longo do tempo.

Uso

Siga estas etapas para usar o Perceptron:

Pré-requisitos

  1. Certifique-se de ter o Python 3.x instalado em seu sistema.

Configurando um Ambiente Virtual (Opcional, mas Recomendado)

  1. Crie um ambiente virtual (venv) para isolar as dependências: python -m venv ambiente-perceptron

  2. Ative o ambiente virtual:

  • No Windows:
    .\ambiente-perceptron\Scripts\activate
    
  • No macOS e Linux:
    source ambiente-perceptron/bin/activate
    

Instalando Dependências

  1. Clone ou baixe este repositório. git clone https://github.com/Daniel-Alvarenga/Perceptron

  2. Navegue até o diretório do repositório: cd caminho/para/pasta-do-perceptron

  3. Instale as dependências necessárias usando o pip e o arquivo requirements.txt: pip install -r requirements.txt

Executando o Perceptron

  1. Execute o script do Perceptron: python perceptron.py

  2. Siga as instruções na tela para testar e treinar o Perceptron.

Desativando o Ambiente Virtual

Se você usou um ambiente virtual, desative-o quando terminar: deactivate

Conclusão

O Perceptron é um conceito fundamental em redes neurais e pode ser uma ferramenta poderosa para resolver problemas de classificação binária. Esta documentação fornece uma introdução ao Perceptron, seu processo de treinamento e os dados que são visualizados durante o treinamento. Siga as instruções fornecidas para configurar e usar o Perceptron em seus próprios projetos.