Multilayer Perceptron (MLP)

Trabalho 1 de inteligência artificial sobre redes neurais (Multilayer Perceptron).

Como executar

• Instalar dependências
• Executar o arquivo main.py

python3 main.py

As dependências necessárias para execução estão especificadas no arquivo requirements

Execução

A MLP pode ser executada realizando um treinamento do zero a partir da execução da função run_cross_validation ou informando um arquivo de pesos a partir da função run_with_carry_weights

Execução com Cross Validation

def main():
    data_mlp = create_data_mlp()
    params = Parameters(0.5, 1, 120, 150, 26, 50)
    run_cross_validation(data_mlp, params, 13)

Execução com carregamento de pesos

def main():
    data_mlp = create_data_mlp()
    params = Parameters(0.5, 1, 120, 150, 26, 50)
    file_path = "mlp/logs/cross_13/cross_validation_0_24-05-22-23-53-36/mlp_weights_24-05-22-23-53-36.log"
    run_with_carry_weights(data_mlp, params, file_path, 899)

Resultados

O treinamento da MLP através do cross validation gera alguns arquivos de relatórios, incluindo a matriz de confusão e um gráfico do erro acumulado ao longo das eras.

Os relatórios são salvos no diretório logs/

Matriz de confusão

Decaimento do erro acumulado por eras