Ejemplo perceptrón

#Borrar espacio para evitar problemas
clear

#Función signo
function [result] = signo(x)
    if(x>0)
        result = 1;
    else
        if(x<0)
            result = -1;
        else
            result = 0;
        endif
    endif
end

#Neurona
function [z] = redNeuronal(Entrada, Pesos, Theta)
    EntradaNeta = Pesos*Entrada';
  z = signo(EntradaNeta+Theta*(-1));
end

#Perceptron

#contador de patrones
p = 0;

#Tasa de aprendizaje
tasaAprendizaje = 0.5;

#patron deseado
entradas = [-1,-1,-1;-1,1,-1;1,-1,-1;1,1,1];

#Generar pesos aleatorios entre -1 y 1
pesos = 2*rand(1,2) - 1;
theta = 2*rand(1,1) - 1;
#pesos = [0.4,-0.2];
#theta = 0.6
iteracion = 0;

#Se aplica un maximo de iteraciones
for k=1:200
    #iteramos
    for i = 1:rows(entradas)
        entradaActual = entradas(i,1:2);
        salidaDeseada = entradas(i,3);
        salidaObtenida = redNeuronal(entradaActual,pesos,theta);
    diferencia = salidaDeseada - salidaObtenida;

    if(diferencia==0)
      p++;
    else
      #Actualizamos pesos
      for j = 1:columns(pesos)
          pesos(j) = pesos(j) + tasaAprendizaje*diferencia*entradaActual(j);
      endfor
      theta = theta + tasaAprendizaje*diferencia*(-1);

      p = 0;
      break;
    endif

    endfor
  iteracion++;
  if (p == 4) break; endif
 endfor

#Pruebas
  iteracion
  pesos
  theta
    for i = 1:rows(entradas)
        entradaActual = entradas(i,1:2);
        salidaDeseada = entradas(i,3);
        salidaObtenida = redNeuronal(entradaActual,pesos,theta);

    disp("******************");
    entradaActual
    salidaDeseada
    salidaObtenida

  endfor