Clasificador binario implementado mediante una sola neurona (con funcion de activación sigmoidea), y su propio algoritmo de aprendizaje de pesos.
Mediante el método de la neurona train(tasaAprendizaje, inputX, inputY, expectedOutput)
, se van ajustando los pesos de este.
Se incluye el test testTraining
que ejecuta un entrenamiento con 1,000,000 iteraciones, y luego se analiza la tasa de aciertos y de desaciertos para comprobar la efectividad del clasificador; mediante métricas objetivas.
Aparte se incluyen tests de compuertas logicas implementadas mediante neuronas, para probar el correcto comportamiento de estas.
Se puede importar el proyecto con Eclipse y ejecutar los test con JUnit 4.0.