Implementação do Perceptron para o EP da disciplina IA
Obs: Todo o código foi escrito em ingles para melhor leitura do mesmo e por ser considerado boa prática. Ele está todo cometado em português por se tratar de um trabalho acadêmico com objetivo de ser avaliado pela docente.
- Compile o arquivo src/Main.java
- Rode o arquivo compilado
A class Main receve dois parâmetros:
- arg[0] Caminho e nome do arquivo de dados de trainamento. Extensão .txt
- arg[1] Caminho e nome do arquivo de dados de validação Extensão .txt
- arg[2] Caminho e nome do arquivo de dados de teste Extensão .txt
- arg[3] A taxa de aprendizado inicial
- arg[4] Número de neurônios da camada escondida TODO
- arg[5] Inicialização de pesos: 0 para iniciar com todos os pesos com 0, 1 para iniciar todos os pesos com números aleatórios
- arg[6] Tipo do Problema: 0 para problema binário (Breast Cancer Wisconsin), 1 para problema multi-classe (Optical Recognition of Handwritten Digits), 2 para o problema XOR, 3 para o problema AND
- arg[7] Randomicidade dos dados de Trainamento. 1 para que os dados de treinamento seja randomizados em cada época. 0 para utilizar
- arg[8] Caminho do diretório onde será salvo os arquivos de logs. If ommited, the log will be saved on current dir.
Exemplo:
$ java -cp bin/ Main Resources/trainData.txt Resources/valData.txt Resources/testData.txt 0.4 5 0 0 1 logs/
No exemplo acima, o perceptron irá rodar com a taxa de aprendizado inicial 0.4, com 5 neurônios na camada escondida, com os pesos dos axiomas 0, resolvendo o problema Breast Cancer Wisconsin, com dados de treinamento randômicos para cada época e irá gravar os arquivos de log no diretório logs (sendo a raiz o diretório corrente).
O tipo de problema é necessário para o algoritmo saber como será a leitura dos arquivos de entradas e como será a classificação dos dados. No caso do problema Breast Cancer Wisconsin a classificação é binária, já no Optical Recognition of Handwritten Digits a classificação é multi-classe.
Obs: Os logs gerados são separados por problema (tipo 1, tipo 2, ...) e data. Cada log é gerado num arquivo de nome <tipo_problema>_<data_em_milissegundos>.txt. Assim você pode rever todos os seus logs anteriores.