Este repositório contém o código-fonte e os artefatos relacionados ao projeto prático da disciplina de Redes Neurais Artificiais, oferecida no semestre 2024.1.
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:
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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. -
Parte II - Experimentação: Aqui, realizamos experimentos variando a taxa de aprendizado e o intervalo dos pesos do Perceptron, executando 10 repetições para cada configuração.
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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.