Este repositório contém implementações de diferentes modelos de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Ele foi desenvolvido originalmente para a disciplina de Inteligência Computacional e agora foi documentado e organizado para facilitar o entendimento e o uso.
O repositório está dividido em quatro implementações principais:
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Perceptron: Implementação do modelo de Perceptron, um tipo simples de RNA com apenas uma camada. Leia mais
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MLP (Multilayer Perceptron): Implementação do MLP, uma RNA de múltiplas camadas com uma ou mais camadas ocultas. Leia mais
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C-Means: Implementação do algoritmo C-Means para clustering fuzzy, uma técnica de aprendizado não supervisionado e supervisionado. Leia mais
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Neuro-Fuzzy: Implementação de um sistema Neuro-Fuzzy que combina redes neurais e lógica fuzzy para resolver problemas de regressão. Leia mais
Cada implementação possui seu próprio diretório com um arquivo README.md contendo informações detalhadas sobre o modelo e como utilizá-lo. Para usar qualquer uma das implementações, basta seguir as instruções descritas no respectivo README.md de cada diretório.
Para começar, você pode selecionar a implementação desejada e explorar as funcionalidades oferecidas. Certifique-se de ter as dependências necessárias instaladas antes de executar os códigos das implementações.
Perceptron
MLP
C means
Neuro Fuzzy
Sinta-se à vontade para contribuir para este repositório caso tenha melhorias, correções ou novas implementações relacionadas a Redes Neurais Artificiais. Basta enviar um pull request e analizarei a revisão o mais rápido possível.
Este repositório é licenciado sob a MIT License. Sinta-se livre para utilizar o código aqui disponível conforme necessário. Espero que este repositório seja útil para sua compreensão e aplicação das Redes Neurais Artificiais. Se tiver alguma dúvida, não hesite em entrar em contato. Divirta-se explorando e construindo suas próprias aplicações de RNAs!
