Perseptron simple
Java
Publicado el 11 de Abril del 2022 por Rafael Angel (15 códigos)
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Ejemplo basico de la creacion y uso de una neurona artificial basica
Iniciar sesiónCrear cuenta
Crear cuentaCrear cuenta(1)/* * Click nbfs://nbhost/SystemFileSystem/Templates/Licenses/license-default.txt to change this license * Click nbfs://nbhost/SystemFileSystem/Templates/Classes/Class.java to edit this template */package Experimentos;
import java.awt.Frame;
import java.awt.Graphics;
import java.util.ArrayList;
import javax.swing.JOptionPane;
/** * * @author Rafael * El perseptron simple es una neurona basica, a partir del perseptron simple se crean * las demas neuronas hasta llegar a redes neuronales. * * En el perceptron basico los pesos se ajustan manualmente de acuerdo a la prioridad de los componentes a agregar. * Tambien es un buen ejercicio para programar en binario. */public class PerseptronSimple {public PerseptronSimple(){
}public PerseptronSimple(int nuevo_umbral){
umbral_de_activacion=nuevo_umbral; } /** * Las entradas de la neurona. */private ArrayList<EntradasPesos> entradas_y_pesos=new ArrayList<EntradasPesos>();
/** * El umbral de activacion es lo mismo que bias. */ private int umbral_de_activacion=0; /** * El umbral de activacion. * El umbral de activacion No es lo mismo que la salida deseada. * @param nuevo_umbral */public void setUmbral(int nuevo_umbral){
umbral_de_activacion=nuevo_umbral; } /** * El umbral de activacion. * El umbral de activacion equivale a la salida deseada. * @return */public int getUmbral(){
return umbral_de_activacion;
} /** * No se necesita aqui ya que las entradas y los pesos se repiten. * @param nuevoEntradasPesos * @return */private boolean existe(EntradasPesos nuevoEntradasPesos){
return false;
}public void addEntradasConPesos(EntradasPesos nuevas_entradas_conpesos){
entradas_y_pesos.add(nuevas_entradas_conpesos);
}public EntradasPesos getEntradasPesos(int id){
return entradas_y_pesos.get(id);
} /** * La activacion es la operacion entra las entradas y los pesos. *La sumatoria de X*W (Entradas * Pesos) * Se le suma el umbral de activacion para que la respuesta de mayor al umbral_de_activacion. * @return */private int activacion(){
int respuesta=0;for(int i=0;i<this.entradas_y_pesos.size(); i++){
respuesta+=entradas_y_pesos.get(i).EntradaPorPeso();
} //No// if(umbral_de_activacion==0){// int porcentaje=respuesta/2;//// umbral_de_activacion=Integer.parseInt("" + respuesta/porcentaje);// System.out.println("umbral_de_activacion=" + umbral_de_activacion);// } return respuesta;//+umbral_de_activacion; }public int salida(){
if(activacion()<=this.umbral_de_activacion){
//No es la respuesta deseada.System.out.println("Activacion obtenida " + activacion());
return 0;
} //Si es la respuesta deseada.System.out.println("Activacion obtenida " + activacion());
return 1;
} private int salidaDeseada=0; /** * Esta propiedad permite colocar cerca el valor deseado de la neurona. * Ponerle datos a esta propiedad es opcional para el perseptron simple. * La salida deseada para este tipo de neurona puede ser cero o uno. * @param nueva_salida_deseada */public void setSalidaDeseada(int nueva_salida_deseada){
salidaDeseada=nueva_salida_deseada; } /** * Esta propiedad permite colocar cerca el valor deseado de la neurona. * Ponerle datos a esta propiedad es opcional para el perseptron simple. * El umbral de activacion equivale a la salida deseada. * @return */public int getSalidaDeseada(){
return salidaDeseada;
}}/** * * @author Rafael * Las entradas y pesos de la neurona. */class EntradasPesos{public EntradasPesos(int nueva_entrada, int nuevo_peso){
entrada=nueva_entrada; peso=nuevo_peso; }public EntradasPesos(){
} private int entrada=0; /** * Solo se permiten entradas binarias. * Ceros o unos. * @param nueva_entrada */public void setEntrada(int nueva_entrada){
if(nueva_entrada>1){
nueva_entrada=1; }if(nueva_entrada<0){
nueva_entrada=0; } entrada=nueva_entrada; }public int getEntrada(){
return entrada;
} private int peso=0;public void setPeso(int nuevo_peso){
peso=nuevo_peso; }public int getPeso(){
return peso;
}public int EntradaPorPeso(){
System.out.println(entrada * peso);
return entrada * peso; }}class ElMain extends Frame{public ElMain(){
//Comprobando con una arepa o una tortilla. /** * Arepa= arina , azucar , agua , royal, huevo, aceite, opcional sal sin sal y16 con sal. * * Tortilla = maiz molido, sal, agua, aceite. */PerseptronSimple neurona=new PerseptronSimple();
neurona.setUmbral(15);
EntradasPesos ewArina=new EntradasPesos(1,4);
EntradasPesos ewAzucar=new EntradasPesos(1,1);
EntradasPesos ewAgua=new EntradasPesos(1,6);
EntradasPesos ewRoyal=new EntradasPesos(1,4);
EntradasPesos ewHuevo=new EntradasPesos(1,3);
EntradasPesos ewAceite=new EntradasPesos(0,3);
EntradasPesos ewSal=new EntradasPesos(0,2);
// neurona.addEntradasConPesos(ewArina);// neurona.addEntradasConPesos(ewAzucar);// neurona.addEntradasConPesos(ewAgua);//Un peso de 7// neurona.addEntradasConPesos(ewRoyal);// neurona.addEntradasConPesos(ewHuevo);// neurona.addEntradasConPesos(ewAceite);// neurona.addEntradasConPesos(ewSal);//Puede ser un peso de 1neurona=new PerseptronSimple();
neurona.setUmbral(9);
EntradasPesos ewMasa=new EntradasPesos(1,6);
neurona.addEntradasConPesos(ewAgua);
neurona.addEntradasConPesos(ewSal);
neurona.addEntradasConPesos(ewAceite);
neurona.addEntradasConPesos(ewMasa);
// System.out.println("Salida " + neurona.salida());if(neurona.salida()==1){
txt="Es una tortilla.\n" + neurona.salida();
}else{
txt="No es una tortilla.\n" + neurona.salida();
}this.setTitle("" + neurona.salida());
this.setVisible(true);
this.setBounds(100, 100, 300, 150);
}private String txt="";
@Override
public void paint(Graphics g){
super.paint(g);
g.drawString(txt, 100, 75);
}public static void main(String []m){
ElMain el=new ElMain();
}}
ahora queda desarrollar la comprencion de red neuronal