Exemplo n.º 1
0
        static void Main(string[] args)
        {
            RNA rede = new RNA(
                // Função de Ativação
                new SigmoideBinaria(),
                // Taxa de Aprendizagem
                0.5,
                // Número de Entradas da Rede
                20,
                // Número de Saídas
                4,
                // Número de Camadas
                3,
                // Número de Épocas
                1000,
                // Taxa de Erro
                0.000001);

            rede.ConfiguraCamada(0, 4);
            rede.ConfiguraCamada(1, 10);
            rede.ConfiguraCamada(2, 4);

            double[,] conjTreinamento = new double[,]{
                { // Um
                0, 0, 1, 0,
                0, 0, 1, 0,
                0, 0, 1, 0,
                0, 0, 1 ,0,
                0, 1, 1, 0},
                { // Dois
                1, 1, 1, 1,
                0, 0, 0, 1,
                1, 1, 1, 1,
                1, 0, 0 ,0,
                1, 1, 1, 1 },
                { // Tres
                1, 1, 1, 1,
                0, 0, 0, 1,
                1, 1, 1, 1,
                0, 0, 0 ,1,
                1, 1, 1, 1 },
                { // Quatro
                1, 0, 0, 1,
                1, 0, 0, 1,
                1, 1, 1, 1,
                0, 0, 0 ,1,
                0, 0, 0, 1 }
            };

            double[,] saidasEsperadas = new double[,]{
                {1,0,0,0},
                {0,1,0,0},
                {0,0,1,0},
                {0,0,0,1}
            };

            rede.Treinar(
                // Número de Padrões
                4,
                // Conjunto de Entradas
                conjTreinamento,
                // Conjunto das Saídas Esperadas
                saidasEsperadas);

            Console.ReadLine();
        }
Exemplo n.º 2
0
        static void Main(string[] args)
        {
            RNA rede = new RNA(
                // Função de Ativação
                new SigmoideBinaria(),
                // Taxa de Aprendizagem
                0.5,
                // Número de Entradas da Rede
                20,
                // Número de Saídas
                4,
                // Número de Camadas
                3,
                // Número de Épocas
                1000,
                // Taxa de Erro
                0.000001);

            rede.ConfiguraCamada(0, 4);
            rede.ConfiguraCamada(1, 10);
            rede.ConfiguraCamada(2, 4);

            double[,] conjTreinamento = new double[, ] {
                { // Um
                    0, 0, 1, 0,
                    0, 0, 1, 0,
                    0, 0, 1, 0,
                    0, 0, 1, 0,
                    0, 1, 1, 0
                },
                { // Dois
                    1, 1, 1, 1,
                    0, 0, 0, 1,
                    1, 1, 1, 1,
                    1, 0, 0, 0,
                    1, 1, 1, 1
                },
                { // Tres
                    1, 1, 1, 1,
                    0, 0, 0, 1,
                    1, 1, 1, 1,
                    0, 0, 0, 1,
                    1, 1, 1, 1
                },
                { // Quatro
                    1, 0, 0, 1,
                    1, 0, 0, 1,
                    1, 1, 1, 1,
                    0, 0, 0, 1,
                    0, 0, 0, 1
                }
            };

            double[,] saidasEsperadas = new double[, ] {
                { 1, 0, 0, 0 },
                { 0, 1, 0, 0 },
                { 0, 0, 1, 0 },
                { 0, 0, 0, 1 }
            };

            rede.Treinar(
                // Número de Padrões
                4,
                // Conjunto de Entradas
                conjTreinamento,
                // Conjunto das Saídas Esperadas
                saidasEsperadas);

            Console.ReadLine();
        }