def predict(self, entrada):
# Retorna saida basiado na entrada
entrada = Matriz.matrizLinha(entrada)
pesos_t = Matriz.transposta(self.pesos)
soma = Matriz.mult(entrada, pesos_t)
soma = Matriz.array(soma)
soma[0] -= self.bias
saida = Hebb(soma[0])
return saida
def predict(self, entrada):
# Entrada -> Oculta
entrada = Matriz.matriz(entrada)
oculta = Matriz.mult(self.pesos_EO, entrada)
oculta = Matriz.soma(oculta, self.bias_EO)
oculta = Matriz.sigmoid(oculta)
# Oculta -> Saida
saida = Matriz.mult(self.pesos_OS, oculta)
saida = Matriz.soma(saida, self.bias_OS)
saida = Matriz.sigmoid(saida)
saida = Matriz.array(saida)
return saida
def treino(self, entrada, saidaFinal):
# Verificando Resultado
entrada = Matriz.matrizLinha(entrada)
pesos_t = Matriz.transposta(self.pesos)
soma = Matriz.mult(entrada, pesos_t)
soma = Matriz.array(soma)
soma[0] -= self.bias
saida = Hebb(soma[0])
erro = False
# Atualizando Pesos
if (saida != saidaFinal):
taxaErro = saidaFinal - saida
delta = Matriz.mult_escalar(entrada, self.taxa * taxaErro)
self.pesos = Matriz.soma(delta, self.pesos)
self.bias += (taxaErro * self.taxa * -1)
erro = True
return erro
