Moje zadanie to:
należy zaimplementować proste sieci neuronowe (z ustalonymi wagami) realizujące bramki logiczne: NOR oraz NAND, a następnie na ich podstawie wygenerować wykresy z zaznaczonymi wartościam:
Nie do końca rozumiem co mam zrobić. Przeczytałem pewien artykuł ale nie rozumiem wszystkich rzeczy co mam konkretnie zrobic
Przykładowo:
Mamy bramke logiczną NAND:
A B AB
0 0 1
1 0 1
0 1 1
1 1 0
Algorytm perceptronu: Prediction (y`) = 1 if Wx+b > 0 and 0 if Wx+b ≤ 0
Więc moim zadaniem jest dobranie takich wag i takiego b zeby dla kazdych 4 przypadkow sie zgadzało?
Tzn przykladowo wymysle sobie wage = 2 i b = -1
to teraz po podstawieniu do wzoru:
x1w1 + x2w2 + b
dla kazdego z 4 przypadkow w naszej tabeli ten wzor musi sie zgadzac tzn dla A = 0 B = 0, x1w1 + x2w2 + b =1,
A = 1 B = 1, x1w1 + x2w2 + b =0,
Czyli moim zadaniem jest napisac algorytm ktory zwroci nam wage i b?