Perceptron para clasificacion de frutas

Existe una neurona capaz de clasificar frutas comestibles y no comestibles, por medio de las entradas, la neurona esta en la capacidad de determinar la clasificación de las frutas.

Nota:

1= si, -1= no

Procedimiento

1.       Declarar entradas de cada fruta y salida, basándose en si es comestible o no

2.       Declarar el intervalo, el cual podrá ser 1 o -1 de forma aleatoria

3.       El umbral de los pesos se tomará de forma aleatoria

4.       Los pesos se toman de manera aleatoria dependiendo de época de cada nivel de aprendizaje

5.       Para el entrenamiento del perceptrón, se tiene en cuenta cada entrada la cual se multiplica por el peso, si el resultado es diferente a la salida esperada, se ejecuta las veces que sean necesarias hasta que el perceptrón este entrenado.

	Banano	Pera	Limón	Mora	Maracuyá	Manzana
Piel	-1	1	-1	1	-1	1
Semilla	1	-1	-1	1	1	-1
Sabor	1	1	-1	-1	-1	1
Color	1	1	1	-1	1	1
Estado	1	1	1	1	1	1
Olor	1	1	1	1	1	1
Resultado	1	1	-1	-1	-1	1

Código C++

Declaración de variables entradas, pesos, umbral.

Entrenamiento de perceptrón

resultados: 

Main

Época 2:

Época 3:

Época 4:

Época 6:

Época 7:

Época 8:

Perceptron multicapa

Función XOR

X1	X2	Y
0	0	0
0	1	1
1	0	1
1	1	1

Ecuaciones a utilizar:

W= Wa +α * (Sd-So)

H1= X1 (W11) + X2 (W12)

H2= X1 (W21) + X2 (W22)

Y= H1 (W1) + H2 (W2)

Evaluando los casos

Caso n°1:

X1=0 and X2= 0

Reemplazando

H1= 0

H2=0

Caso n°2:

X1=0 and X2=1

Reemplazando

H1= 0(2) + 1(-2) H1= -2

H2= 0(-1) + 1(-2) H2= -2

Caso n°3:

X1= 1 and X2=0

Reemplazando

H1= 1(2) + 0(-2) H1= 2

H2= 1(-1) + 0(-2) H2= -1

Caso n°4:

X1= 1 and X2=1

Reemplazando

H1= 1(2) + 1(-2) H1= 0

H2= 1(-1) + 1(-2) H2= -3

Evaluando cálculo de la salida

Caso n° 1

X1=0 and X2=0

Reemplazando

Y= 0 (1) + 0(-1) Y= 0

Caso n° 2

X1=0 and X2=1

Reemplazando

Y= -2 (1) + (-2) (-1) Y= 0

Caso n° 3

X1=1 and X2=0

Reemplazando

Y= 2(1) + (-1) (-1) Y= 3

Caso n° 4

X1=1 and X2=1

Reemplazando

Y= 0 (1) + (-3) (-1) Y= 3

Actualización de pesos

α= 0.2

caso 1:

X1= 0 and X2=0

Peso no cambia

caso 2:

X1= 0 and X2=1

Peso no cambia

caso 3:

X1= 1 and X2=0

Peso no cambia

• -          En ninguno de los casos anteriores el peso cambia porque la salida obtenida es igual a la deseada

Caso 4:

X1= 1 and X2=1

W’11=2 à 1 x

Se requiere realizar el cambio pues la salida deseada no es igual a la obtenida

Cambio: 

W’12= (-1.8) + 0.2= -1.6

 W’1= 0.2* H’1= 0.2*(-1.6) = -0.32

W’2= 0.2* H’2= 0.2*(-1.6) = -0.32

H’1=X1(W’11) + X2(W12) = 0.4

H’1=X1(W’11) + X2(W22) = 0.4

W’21=-1

W’22= -1.8 + 0.2= -1.6

Tabla de resultados

Entradas

Pesos

Salidas

X1	X2	W11	W12	W1	W2	W21	W22	Sd	So
0	0	2	-2	1	-1	-1	-2	0	0
0	1	2	-1.8	-0.36	-0.36	-1	-1.8	1	1
1	0	2	-1.8	-0.36	-0.36	-1	-1.8	1	1
1	1	2	-1.6	-0.32	-0.32	-1	-1.6	0	0

Perceptron Simple