ilanolkies/redneu-tp2

Redes neuronales - Trabajo práctico 2

Redes neuronales artificiales - Trabajo práctico 2

Implementación de redes de parendizaje no supervisado

Aprendizaje Hebbiano no supervisado

Mediante las reglas de aprendizaje de Oja y de Sanger

Modelos entrenados

Modelo entrenado con Oja

python main.py oja_model PATH_DATASET

Modelo entrenado con Sanger

python main.py sanger_model PATH_DATASET

Entrenar modelo

python main.py NOMBRE_MODELO PATH_DATASET ALG

Entrenar con Oja:

python main.py NOMBRE_MODELO PATH_DATASET oja

Entrenar con Sanger:

python main.py NOMBRE_MODELO PATH_DATASET sanger

Implementación

La implementación de los algoritmos esta en src/

El modelo Hebbiano se puede usar con la clase Hebbiano exportada en hebbiano.py

from hebbiano import Hebbiano

hebbiano = Hebbiano('./dataset/tp2_training_dataset.csv')

# alg, M, lr, min_ort, max_epoch, trace (= 0)
hebbiano.train('oja', 9, 0.001, 0.00001, 600, 1)
hebbiano.plot()

Experimentación

Los experimentos se pueden ejecutar con

jupyeter lab

Los gráficos del informe fueron generados con ejemplo_oja.py y ejemplo_sanger.py

Setup

Usar Python: v3.6.5

Para instalar version de Python, la primera vez:

1. Instalar pyenv - https://github.com/pyenv/pyenv#installation

En mac:

brew update
brew install pyenv

2. Inicializar pyenv

eval "$(pyenv init -)"

3. Instalar v3.6.5

pyenv install 3.6.5

4. Activar v3.6.5 en terminal

pyenv global 3.6.5

5. Verificar version

python --version
> Python 3.6.5

6. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

Para volver a activarlo en una nueva terminal - setup de primera vez ya terminado

eval "$(pyenv init -)"
pyenv global 3.6.5