Dies ist eine alte Version des Dokuments!
<code python> from future import division # import numpy as np import math
def activeFunc(value):
'''Setzt den Wert in die Sigmoid-Funktion ein.''' # print "input:", value return 1/(1+math.e**(-value))
def derivedActFunc(value):
return (math.e**-value)/(1+math.e**-value)**2
class Neuron():
def __init__(self, weights): self.weights = weights self.additionalInput = 0 self.inputs = 0 self.value = 0 self.isActive = False # print "Weights:", self.weights, "(" + str(len(self.weights)) + ")"
def processInput(self, inputs): '''Verarbeitet den Input, indem es jeden Wert mit seinem Gewicht multipliziert und das Ergebnis in die Sigmoid-Funktion einsetzt.''' value = self.additionalInput self.inputs = inputs for i in range(len(inputs)): value += self.weights[i]*inputs[i] self.value = value self.output = activeFunc(value) self.isActive = self.output >= 0.5
def setWeights(self, weights): self.weights = weights
def printNeuron(self): return 'N:' + str(len(self.weights)), self.weights
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