Redes Neurais - Backpropagation - Trabalho 2 de Aprendizado de Máquina
Objetivo: implementação de uma rede neural treinada via backpropagation.
Implementação foi realizada utilizando linguagem de programação python. Para se manipular o dataset se usou a biblioteca pandas.
$ python3 main.py [votos | vinho]
Onde o argumento votos corresponde ao dataset 1984 United States Congressional Voting e vinho corresponde ao Wine Data Set.
O programa gera uma tabela na saída padrão com as informações de:
Rede; Alfa; Reg_lambda; batch_size; Acuracia; desvio_padrao; tempo_exe
$ python3 backpropagation.py [networkEXP1.txt initial_weightsEXP1.txt datasetEXP1.txt | networkEXP2.txt initial_weightsEXP2.txt datasetEXP2.txt]
Saída com gradiente e alfa em saida_backprop_rede_[estrutura da rede].txt
$ python3 gradiente_numerico.py [networkEXP1.txt initial_weightsEXP1.txt datasetEXP1.txt | networkEXP2.txt initial_weightsEXP2.txt datasetEXP2.txt]
Saída com gradiente numérico e alfa em saida_grad_num_rede_[estrutura da rede].txt