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RED NEURONAL.


C/Visual C

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(1)
Publicado el 7 de Julio del 2023 por Hilario (124 códigos)
4.532 visualizaciones desde el 7 de Julio del 2023
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Aequam memento rebus in arduis servare mentem
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Hilario Iglesias Martínez

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neurona.c
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Este es un ejemplo de lo más básico, hecho en lenguaje C que simula una sencillisima red neuronal, y permite introducir parámetros por el teclado a través de consola linux.
Ten en cuenta que este es solo un ejemplo simple y puede requerir modificaciones o mejoras dependiendo de tus conocimientos del tema y necesidades específicas, por lo que el programa está hecho para interactuar con el, modificando parametros del mismo, como la estructura de la red neuronal,la inicialización de la red neuronal, la propagación de la misma, y el cálculo final de los valores de salida.
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En principio hemos ido a un esquema sencillo, con el fin de no complicar y no hacer inentendible el programa. El esquemá básico que se propone es como sigue:

Esquemáticamente la red neuronal tiene 2 neuronas de entrada, 3 neuronas ocultas y 1 neurona de salida. Los pesos de conexión se inicializan aleatoriamente entre -1 y 1. Luego, se solicitan los valores de entrada al usuario, y se propagan hacia adelante a través de la red neuronal. Finalmente, se muestran los valores de salida calculados.

Es importante explicar un poco lo que es el peso de conexión:
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Los pesos de conexión de una neurona son los valores numéricos que determinan la fuerza y la influencia de las entradas en la salida de la neurona. Cada conexión entre una entrada y una neurona está asociada a un peso.

En una red neuronal artificial, los pesos de conexión son parámetros ajustables que se utilizan durante el proceso de entrenamiento para encontrar la configuración óptima de la red neuronal. Estos pesos se actualizan iterativamente en función de la diferencia entre las salidas deseadas y las salidas producidas por la red neuronal.

Cuando se realiza una propagación hacia adelante en la red neuronal, cada neurona recibe las entradas de las neuronas previas ponderadas por los pesos de conexión. Luego, se aplica una función de activación a la suma ponderada para producir la salida de la neurona.

Los pesos de conexión se inicializan típicamente de forma aleatoria al comienzo del entrenamiento, y luego se ajustan durante el proceso de aprendizaje. El objetivo del entrenamiento es encontrar los valores de los pesos que minimizan la diferencia entre las salidas deseadas y las salidas producidas por la red neuronal.

En resumen, los pesos de conexión son parámetros ajustables que determinan la influencia de las entradas en la salida de una neurona. Estos pesos se actualizan durante el entrenamiento para optimizar el rendimiento de la red neuronal en la tarea específica que se está abordando.
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El programa te pedirá que introduzcas los valores de entrada. Después de ingresar los valores, mostrará los valores de salida calculados por la red neuronal.

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Este programa fue realizado y ejecutado en una plataforma linux.
En mi caso
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Bajo consola.
Se ha utilizado el IDE:
Sublime Text.
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COMPILACIÓN:
gcc neurona.c -o neurona -lm

Como ves debes agregar la opción -lm al compilar el programa.
Esta opción indica al compilador que enlace la biblioteca
matemática durante la compilación.

EJECUCION:

./neurona

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Obtener el tipo nativo de un valor o variable


JavaScript

Publicado el 12 de Marzo del 2020 por Katas (200 códigos)
866 visualizaciones desde el 12 de Marzo del 2020
Función que devuelve el nombre del constructor de un valor o variable dada.

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getType(3);          // Number
getType("");         // String
getType([]);         // Array
let x=new Set()
getType(x);          // Set
let x=new Date()
getType(x);          // Date
getType();           // undefined
getType(null);       // null
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Mi primer Hola Mundo


Python

Publicado el 6 de Abril del 2019 por Rafael Angel (81 códigos)
1.524 visualizaciones desde el 6 de Abril del 2019
Este es mi primer programa en Python.
Humildemente lo publico, ya que contiene características que son difíciles de asimilar para quienes no han programado nunca en Python.
Y en cuanto domine completamente el lenguaje podré programar con todas las habilidades con las que programo en otros lenguajes.
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Notas tipo diario en java


Java

Publicado el 2 de Febrero del 2018 por Rafael Angel (81 códigos)
2.431 visualizaciones desde el 2 de Febrero del 2018
Permite guardar tus notas diarias.
Puede guardar y abrir archivos.
Tiene un buscador de registros por medio de un JList.
Los datos se guardan en un block de notas y al abrirse se colocan en diferentes controles.
Como el control nombtre del registro, fecha, detalles.
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Leer un archivo de texto


Java

Publicado el 7 de Enero del 2018 por Rafael Angel (81 códigos)
3.412 visualizaciones desde el 7 de Enero del 2018
//Rafael Angel Montero Fernandez.
//[email protected]
//"end_rs" es el separador de datos, esto permitirá muchos saltos de linea en el código.
//Basandome en mi experiencia adquirida en otro lenguaje de programación.
Un ejemplo de como hacerse una base de datos casera con un archivo de texto.
Ademas se ejemplifica como abrir un archivo de texto.
Hay más de una forma un varias bibliotecas para hacerlo pero después de algunas investigaciones por Internet, me he decidido por las que he usado en este proyecto de ejemplo.

El pequeño programa aquí hecho puede guardar el texto de 3 campos diferentes pero en un solo archivo de texto. Al abrirlo puede colocar la primera entrada en los campos de texto y la lista de nombres en un JList.

Finalmente, si lo mejoras o puedes darme recomendaciones en los comentarios se lo agradecería, ya que eso me ayudará mejorar.
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Calculo de integrales definidas por regla del trapecio y simpson


Java

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(2)
Actualizado el 22 de Noviembre del 2017 por Sebastian (Publicado el 21 de Julio del 2017)
21.122 visualizaciones desde el 21 de Julio del 2017
Código sencillo que realiza el calculo de la integral definida por la regla de trapecios y regla de simpson, acompañado de una pequeña interfaz gráfica.
Se adjuntan el proyecto realizado en Eclipse y el .jar

calculo-integral