Disciplina: Redes Neurais Artificiais e suas Principais Aplicações
Professor: David Berto Farias
Elaboração de Projeto para Classificação XOR utilizando Redes Neurais
A proposta da atividade pode ser consultada no documento abaixo:
📂 ACTIVITY.md
A explicação completa do raciocínio por trás da escolha da arquitetura, funções de ativação, estratégia de treinamento e função de custo está em:
📄 SOLUTION.md
A organização das pastas e arquivos do projeto foi pensada para manter separação de responsabilidades, facilitar a manutenção e tornar o projeto mais didático.
Para mais detalhes, consulte o documento completo:
📄 REPOSITORY.md
O projeto é organizado de forma modular para separar responsabilidades:
- 🧠 NeuralNetwork: Lida com estrutura da rede, ativação e forward pass
- 🏋️ Trainer: Controla o processo de treinamento e execução
- ⚙️ Strategies: Estratégias plugáveis de execução e de atualização de pesos
- 📊 Analysis: Visualização gráfica e métricas da rede neural
- 📁 Docs: Toda documentação da atividade e explicações técnicas
- 💾 Checkpoints: Pesos salvos da rede para evitar reprocessamento
- 🚀 main.py: Ponto de entrada da aplicação (treina ou testa a rede)
Para mais detalhes visuais, consulte o diagrama em ARCHITECTURE.md
Todos os passos para:
- Criar a rede
- Treiná-la (caso não haja pesos salvos)
- Carregar pesos previamente treinados
- Testar os resultados da porta XOR
- (Opcional) Visualizar graficamente a rede
estão descritos no arquivo:
📝 Nota sobre a documentação
Esta documentação foi desenvolvida com o suporte do ChatGPT para auxiliar na organização, estruturação e formatação dos conteúdos.As decisões técnicas, estrutura do projeto, argumentações e explicações conceituais foram elaboradas pelo autor, garantindo aderência ao propósito didático da atividade.