import random
class neurona(object):
def __init__(self,cantidadEntradas=0,factorAprendizaje=0):
self.factorAprendizaje=factorAprendizaje
self.cantidadEntradas=cantidadEntradas
def inicializaPesos(self):
pesos=[]
for x in range(self.cantidadEntradas):
pesos.append(random.uniform(0,1))
pesos.append(random.uniform(0,1))
print "Pesos Iniciales:\\n",pesos
self.obtenerEntradas(pesos)
def obtenerEntradas(self,pesos):
entradas=[]
salida=0
while True:
opcion=raw_input("Desea continuar si o no: ")
if opcion=="no":
break
print "\\nXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
for x in range(self.cantidadEntradas):
entradas.append(int(raw_input("Ingrese la entrada: ")))
entradas.append(-1)
salidaDeseada=int(raw_input("Ingresa la salida deseada: "))
sumatoria = self.funcionActivacion(entradas,pesos)
if sumatoria>=0:
salida=1
elif sumatoria<0:
salida=-1
if salidaDeseada-salida!=0:
print "Salida Obtenida: ",salida
print "Pesos Nuevos:\\n"
for i,x in enumerate(pesos):
pesos[i]=pesos[i] + (2.0 * self.factorAprendizaje) * (salidaDeseada * entradas[i])
print pesos
self.obtenerEntradas(pesos)
else:
print "Salida Obtenida: ",salida
entradas=[]
def funcionActivacion(self,entradas,pesos):
sumatoria=0
for i,entrada in enumerate(entradas):
sumatoria=sumatoria+(entradas[i]*pesos[i])
return sumatoria
def main():
factorAprendizaje=raw_input("Ingresa el factor de aprendizaje: ")
cantidadEntradas=raw_input("Cuantas seran las entradas: ")
neurona1=neurona(int(cantidadEntradas),float(factorAprendizaje))
pesos=neurona1.inicializaPesos()
main()