def treino(self, entrada, saidaFinal):
# 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)
#BACKPROPAGATION
#Saida -> Oculta
saidaFinal = Matriz.matriz(saidaFinal)
saida_error = Matriz.sub(saidaFinal, saida)
deriv_saida = Matriz.derivadaSigmoid(saida)
oculta_t = Matriz.transposta(oculta)
gradient_OS = Matriz.hadamard(deriv_saida, saida_error)
gradient_OS = Matriz.mult_escalar(gradient_OS, self.taxa_aprendizado)
delta_pesos_OS = Matriz.mult(gradient_OS, oculta_t)
#Oculta -> Entrada
pesos_OS_t = Matriz.transposta(self.pesos_OS)
oculta_error = Matriz.mult(pesos_OS_t, saida_error)
deriv_oculta = Matriz.derivadaSigmoid(oculta)
entrada_t = Matriz.transposta(entrada)
gradient_EO = Matriz.hadamard(deriv_oculta, oculta_error)
gradient_EO = Matriz.mult_escalar(gradient_EO, self.taxa_aprendizado)
delta_pesos_EO = Matriz.mult(gradient_EO, entrada_t)
#Atualizando Pesos
self.pesos_OS = Matriz.soma(self.pesos_OS, delta_pesos_OS)
self.pesos_EO = Matriz.soma(self.pesos_EO, delta_pesos_EO)
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
