Biblioteca de redes neurais simples

Essa é uma iniciativa para que mais pessoas possam ter acesso as rede neurais, viabilizando prototipos rapidos e de facil compreenção

Instalação

A instalação pode ser feita atravez do gerenciador de pacodes do python utilizando o comando

pip install neuralml

Importação

Para importar deve fazer a importação do pacode e chamar o codigo rede

from neuralml import rede

Iniciando a Rede e adicinando camadas de neuronios

Para que possamos iniciar a rede basta instancia a classe RedeNeural() é dentro dela que vamos fazer todas as configurações nessesarias para a nossa rede

rede_neural = rede.RedeNeural()

As camadas são adicionadas pela função addNeuronio da seguinter forma, devemos pensar que estamos adicinando não as camadas e sim as ligaões entre elas se fizermo addNeuronio(2,3) estamos dizendo que nossa rede tem 2 neuronios na camada de entrada e 3 de saida, mas se continuarmos adicionando ligação entre camada então a camada de saida passa a ser a ultima a ser adicionada segue o exemplo:

rede_neural.addNeuronio(2,5)
rede_neural.addNeuronio(5,4)
rede_neural.addNeuronio(4,1)

Nesse exemplo a nossa rede tem 2 neuronios na camada de entrada 5 na primeira camada oculta, 4 na segunda camada oculta e tem 1 neuronio na saida, lembrando a ligação com a a proximacada tem que iniciar com a mesma quantidade de ligação que o final da anterior

Configurações adicionais

Algumas coisas que podemos configurar por enquanto é o learning rate de nossa rede da seguinte forma rede_neural.addLearningRate(0.01) isso afeta o quanto vai ser o passo de aprendizado da rede a cada epoc podemos alterar a função de ativação da seginte forma rede_neural.ativador = rede.RedeNeural.tanh

Breve será adicionados outras funções de ativação

Lista de funções

Exemplos

Exemplo 1

Treinando e salvando

from neuralml import rede

redeneural = rede.RedeNeural()
redeneural.ativador = rede.RedeNeural.tanh

redeneural.addNeuronio(2,5)
redeneural.addNeuronio(5,1)

entrada = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]
saida = [[0],[0],[1],[1]]

redeneural.treinar(entrada,saida,epoc=6000)

print(redeneural.predict([1,1]))

rede_neural.save(nome="teste")

Exemplo 2

Abrindo arquivos salvos

from neuralml import rede

rede_neural = rede.RedeNeural()

rede_neural.ativador = rede.RedeNeural.tanh

rede_neural.addNeuronio(2,5)
rede_neural.addNeuronio(5,1)
rede_neural.open(nome="teste")

print(rede_neural.predict([1,1]))