Hay que tener encuenta que en este ejemplo, la salida (Y1) solo admite los valores 1 y -1, siguiendo la siguiente regla:
1 si f(wx) >= θ
-1 si f(wx) < θ
Para el aprendizaje de la puerta logica OR nos hará falta crear una "tabla de la verdad" del mismo:
En este nuevo ejemplo de neurona aparecen 2 nuevos valores a tener encuenta:
E = Factor de aprendizaje
θ = Umbral
Y una nueva formula que servirá para ajuste de pesos:
W = W + 2E * T * X
Codigo:
//Aprendizaje puerta logica OR. (Muestra datos paso a paso)
package neuronaOR;
import java.util.Random;
import java.util.Scanner;
public class NeuronaOR {
public static void main(String[] args) {
//Tabla de la verdad (X1,X2,Y1)
int[][] tv = {{1, 1, 1}, {1, -1, 1}, {-1, 1, 1}, {-1, -1, -1}};
System.out.println("\nInicializar pesos:\n");
double w1 = new Random().nextDouble() / 2.5;//valores proximos a 0
double w2 = new Random().nextDouble() / 2.5;
double θ = -0.4;
double y = 0;
final double E = 0.6;//Factor de aprendizaje
System.out.println("w1: " + w1);
System.out.println("w2: " + w2);
System.out.println("θ: " + θ);
System.out.println("\nIniciando fase de aprendizaje puerta logica OR...\n");
int i = 0;
int cont = 1;
while (i < tv.length && cont < 100) {
y = Math.tanh((tv[i][0] * w1) + (tv[i][1] * w2) + (-1 * θ));
y = (y >= θ) ? 1 : -1;
System.out.println("Entrada[" + tv[i][0] + "," + tv[i][1]
+ "]) Valor esperado[" + tv[i][2]
+ "] Salida[" + (int) y + "]");
if (y == tv[i][2]) {
i++;
} else {
System.out.println("Valor esperado difiere de la salida. Hay que reajustar pesos...");
//Ajuste de pesos
w1 = w1 + 2 * E * tv[i][2] * tv[i][0];
w2 = w2 + 2 * E * tv[i][2] * tv[i][1];
θ = θ + 2 * E * tv[i][2] * (-1);
System.out.println("\nAjuste de pesos (" + cont + "):");
System.out.println("w1: " + w1);
System.out.println("w2: " + w2);
System.out.println("θ: " + θ + "\n");
cont++;
i = 0;
}
}
if (cont <= 9999) {
System.out.println("\nFase de aprendizaje terminado con exito ");
System.out.println("\nResultados:");
System.out.println("w1: " + w1);
System.out.println("w2: " + w2);
System.out.println("θ: " + θ);
System.out.println("\nIniciando fase de testeo...");
System.out.println("Introduce Entrada 1 (X1): ");
Scanner leerX1 = new Scanner(System.in);
double x1 = Double.parseDouble(leerX1.next());
System.out.println("Introduce Entrada 2 (X2): ");
Scanner leerX2 = new Scanner(System.in);
double x2 = Double.parseDouble(leerX2.next());
y = Math.tanh((x1 * w1) + (x2 * w2) + (-1 * θ));
y = (y >= θ) ? 1 : -1;
System.out.println("\nSalida: " + (int)y);
} else {
System.out.println("\nFase de aprendizaje ha fallado\n");
}
}
}
Resultado:
run:
Inicializar pesos:
w1: 0.3223614553902566
w2: 0.11581465997718018
θ: -0.4
Iniciando fase de aprendizaje puerta logica OR...
Entrada[1,1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[1,-1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[-1,1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[-1,-1]) Valor esperado[-1] Salida[1]
Valor esperado difiere de la salida. Hay que reajustar pesos...
Ajuste de pesos (1):
w1: 1.5223614553902567
w2: 1.31581465997718
θ: 0.7999999999999999
Entrada[1,1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[1,-1]) Valor esperado[1] Salida[-1]
Valor esperado difiere de la salida. Hay que reajustar pesos...
Ajuste de pesos (2):
w1: 2.7223614553902564
w2: 0.1158146599771801
θ: -0.4
Entrada[1,1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[1,-1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[-1,1]) Valor esperado[1] Salida[-1]
Valor esperado difiere de la salida. Hay que reajustar pesos...
Ajuste de pesos (3):
w1: 1.5223614553902565
w2: 1.31581465997718
θ: -1.6
Entrada[1,1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[1,-1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[-1,1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[-1,-1]) Valor esperado[-1] Salida[1]
Valor esperado difiere de la salida. Hay que reajustar pesos...
Ajuste de pesos (4):
w1: 2.7223614553902564
w2: 2.5158146599771802
θ: -0.40000000000000013
Entrada[1,1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[1,-1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[-1,1]) Valor esperado[1] Salida[1]
Entrada[-1,-1]) Valor esperado[-1] Salida[-1]
Fase de aprendizaje terminado con exito
Resultados:
w1: 2.7223614553902564
w2: 2.5158146599771802
θ: -0.40000000000000013
Iniciando fase de testeo...
Introduce Entrada 1 (X1):
1
Introduce Entrada 2 (X2):
-1
Salida: 1
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