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();
}
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();
}
