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- # encoding: utf-8
- # Autor: Carlos Andres Delgado
- # Ejemplo 2 red neuronal sencilla, como función
- import numpy as np
- import math
- #Funciones de activación
- #Funcion sigmoide
- def sigmoide(x):
- return 1.0 / (1.0 + math.exp(-x))
- #Función escalon
- def escalon(x):
- if x>=0:
- result = 1
- else:
- result = 0
- return result
- #Función Escalón con corrimiento t
- def escalonConCorrimiento(x,t):
- if x>=t:
- result = 1
- else:
- result = 0
- return result
- #Definir neurona
- def neurona(Entrada, Pesos):
- EntradaNeta = np.dot(Pesos,np.transpose(Entrada))
- Salida = sigmoide(EntradaNeta)
- return Salida
- #Evaluar red neuronal
- PesosEntrada = np.array([0.4, 0.4, 0.6])
- for i in range(0,2):
- for j in range (0,2):
- for k in range (0,2):
- Entrada = np.array([i,j,k])
- print("============================")
- print("Entrada")
- print(Entrada)
- print("Salida")
- print(neurona(Entrada, PesosEntrada))
- print("============================")
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