/RNA-2024.1-PP2.1

Neural Networks

Primary LanguageJupyter Notebook

Redes Neurais Artificiais - Projeto Prático

Este repositório contém o código-fonte e os artefatos relacionados ao projeto prático da disciplina de Redes Neurais Artificiais, oferecida no semestre 2024.1.

Descrição do Projeto

O objetivo deste projeto é implementar o algoritmo de treinamento do neurônio Perceptron de Rosenblatt para resolver problemas de classificação. O projeto é dividido em três partes:

  1. Parte I - Resolvendo um Problema Linearmente Separável: Nesta parte, utilizamos o arquivo dataAll.txt para treinar o Perceptron e obter a reta que separa as classes no conjunto de dados.

  2. Parte II - Experimentação: Aqui, realizamos experimentos variando a taxa de aprendizado e o intervalo dos pesos do Perceptron, executando 10 repetições para cada configuração.

  3. Parte III - Validação Holdout em Problema Não-Linearmente Separável: Na última parte, utilizamos o arquivo dataHoldout.txt para realizar uma validação holdout em um problema não-linearmente separável.

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