En este trabajo se implementa una Red Neuronal Artificial con el objetivo que la misma sea capaz de resolver distintos problemas planteados en la plataforma Hornero, la cual es una aplicación web desarrollada por estudiantes y docentes de la Facultad de Informática de la Universidad Nacional del Comahue para gestionar torneos de programación. En cada torneo se selecciona un conjunto de ejercicios y la aplicación permite a los jugadores resolver los problemas con cualquier lenguaje de programación.
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Dos entradas numéricas: Se considero que las entradas son dos números enteros en un rango de -32768 a 32767 los cuales se representaron en binario (16 bits complemento a dos)
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Dos capas ocultas de 256 neuronas cada una
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Matrices de Pesos:
- Pesos entre la Entrada y la Primer Capa: (32x256)
- Pesos entre la Primer Capa y la Segunda Capa: (256x256)
- Pesos entre la Segunda Capa y la Salida: (256x16)
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Una salida de 16 bits
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Función de Activación: Sigmoid
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Tasa de aprendizaje: 10%
El programa solo hace uso de los paquetes numpy, csv y os.
$ python TPO_NeuralNetwork.py
Se proveen dos modelos ya entrenados para resolver los problemas de Suma y Max. Para utilizarlos, basta con elegir la opción Cargar Modelo y escribir el nombre de la carpeta que contiene los archivos necesarios.
Tambien es posible entrenar la red con otro dataset y guardar los pesos mediante la opción Guardar Modelo