apereg/analogneurontrainer

Tercera práctica de la asignatura de Computación neuronal y evolutiva

AnalogNeuronTrainer

Tercera práctica de la asignatura de Computación neuronal y evolutiva Entregada por Adrián Pérez García el dia 13/05/2021

Se implementa el entrenamiento de una neurona analógica contra un dataset normalizado sobre el tipo de iris segun cuatro variables extraido de KEEL con las siguientes personalizaciones:

• Configurables errores medios aceptables en el aprendizaje (Tanto para el conjunto de entrenamiento como para el de de validación).

• Configurables tiempos máximos (número de iteraciones) del algoritmo de aprendizaje y del sub-algoritmo del entrenamiento.

• Personalizable el parametro de aprendizaje Alpha (α).

• Configurables los exponentes del cálculo del potencial.

• Posibilidad, mediante la variable debug, de ver detalladamente los cambios en los pesos para cada iteración en el entrenamiento.

• Personalización de cálculo de la función y(k) entre función identidad, seno, sigmoidal o gaussiana.

Uso

Todos los parametros previamente mencionados se pueden modificar mediante el fichero params.properties exceptuando la función de cálculo de y(k) y el debug las cuales se modifican en el fichero Main.java

Tecnologías

Se ha utilizado Java como único lenguaje de programación usando como kit de desarrollo JDK 15.