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Implementação em Python de uma rede neural perceptron de multicamadas (multilayer perceptron) treinada com Mini-Batch Gradient Descent

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amandascm/Multilayer-Perceptron-Py

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Multilayer Perceptron em Python

Rede Neural - com uma camada oculta e uma camada de saída - treinada com o método Mini-Batch Gradient Descent para retropropagação do erro. O valor médio da função de custo após o processamento de cada mini-batch é plotado em um gráfico com eixos Mini-batch x Average cost.

Diretório 'files'

Contém dois arquivos:

  • iris.csv: Dataset de treinamento com um conjunto de entradas (cada uma composta por 4 números) e saídas esperadas (cada uma composta por 3 números) para a correta classificação das variações da flor Iris em uma das 3 espécies existentes e representadas no referido arquivo pelas tuplas (1, 0, 0), (0, 1, 0) e (0, 0, 1)
  • testResults.csv: Saídas obtidas/geradas pela rede neural (após a retropropagação do erro e atualização dos parâmetros) e correspondentes às entradas do dataset (podem ser comparadas às saídas esperadas para análise da taxa de acerto da classificação realizada pela MLP)

Bibliotecas utilizadas

  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Scikit-learn
  • SciPy

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Implementação em Python de uma rede neural perceptron de multicamadas (multilayer perceptron) treinada com Mini-Batch Gradient Descent

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