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copy 
  1. import numpy as np
  2. from itertools import product  # To generate all binary combinations
  3.  
  4. # Initialisierung der Schwellenwerte
  5. lower_threshold = 0.8
  6. upper_threshold = 1.2
  7.  
  8. # Lernrate
  9. learning_rate = 0.1
  10.  
  11. # Trainingsdaten (Inputs für das XOR-Problem und andere)
  12. inputs = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
  13.  
  14. # Alle möglichen Zieltabellen (16 Kombinationen)
  15. all_possible_targets = list(product([0, 1], repeat=4))
  16.  
  17. # Trainingsloop für jede mögliche Zieltabelle
  18. for table_index, targets in enumerate(all_possible_targets, start=1):
  19.     print(f"\n=== Wahrheitstabelle {table_index}: Targets = {targets} ===")
  20.  
  21.     # Initialisieren der Startwerte
  22.     max_iterations = 2000  # Maximal 2000 Iterationen für jedes Bias (Erhöht von 500 auf 2000)
  23.     epoch = 0
  24.     network_trained = False
  25.     start_weights = None
  26.     final_weights = None
  27.     bias_list = [0.0, 0.7, 0.9]  # Bias nur mit den Werten 0.0, 0.7, 0.9
  28.     reset_count = 0  # Counter to track the number of weight resets
  29.  
  30.     # Iterate over bias values 0.0, 0.7, and 0.9
  31.     for bias in bias_list:
  32.         print(f"Versuch mit Bias {bias}:")
  33.  
  34.         epoch = 0
  35.         network_trained = False  # Netzwerk muss erneut trainiert werden
  36.         start_weights = np.random.uniform(-3, 3, 2)  # Zufällige Startgewichte für die Trainingsrunde (von -3 bis 3)
  37.  
  38.         while epoch < max_iterations:
  39.             epoch += 1
  40.             all_correct = True
  41.             current_weights = np.random.uniform(-3, 3, 2)  # Zufällige Startgewichte im Bereich [-3, 3]
  42.  
  43.             for input_vector, target in zip(inputs, targets):
  44.                 # Berechnung der gewichteten Summe inkl. Bias
  45.                 weighted_sum = np.dot(input_vector, current_weights) + bias
  46.  
  47.                 # Aktivierungsfunktion (Schwellenwertfunktion mit zwei Schwellenwerten)
  48.                 output = 1 if lower_threshold < weighted_sum < upper_threshold else 0
  49.  
  50.                 # Fehlerberechnung
  51.                 error = target - output
  52.  
  53.                 # Wenn ein Fehler vorliegt, dann weise die Gewichte an
  54.                 if error != 0:
  55.                     all_correct = False
  56.                     current_weights += learning_rate * error * np.array(input_vector)
  57.  
  58.             # Überprüfe, ob alle Ausgaben korrekt sind
  59.             if all_correct:
  60.                 network_trained = True
  61.                 final_weights = current_weights  # Speichere die finalen Gewichte
  62.                 break  # Stoppe, wenn alle Ausgaben korrekt sind
  63.  
  64.         if network_trained:
  65.             print(f"Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle {table_index} erfolgreich nach {epoch} Iterationen gelernt.")
  66.             print(f"Startgewichte: {start_weights}")
  67.             print(f"Endgewichte: {final_weights}")
  68.             print(f"Endgültiger Bias: {bias}")
  69.             break  # Wenn es mit diesem Bias erfolgreich war, gehe zum nächsten Wahrheitstabelle
  70.         else:
  71.             print(f"Das Netzwerk konnte mit Bias {bias} die Wahrheitstabelle {table_index} nicht lernen.")
  72.             print("Versuche es mit dem nächsten Bias.")
  73.  
  74.     if not network_trained:
  75.         print(f"Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle {table_index} auch nach dem Testen aller Bias-Werte nicht korrekt gelernt.")
  76.         print("Kein Erfolg mit diesem Ziel.")
  77.  
Success #stdin #stdout 2.25s 28800KB
comments (?)
stdin
copy 
Standard input is empty
stdout
copy 
=== Wahrheitstabelle 1: Targets = (0, 0, 0, 0) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 1 erfolgreich nach 1 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [ 0.90589761 -2.83497111]
Endgewichte: [-0.36669847 -1.98720958]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 2: Targets = (0, 0, 0, 1) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 2 erfolgreich nach 8 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [ 2.64986416 -2.15000853]
Endgewichte: [-1.29291804  2.35830894]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 3: Targets = (0, 0, 1, 0) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 3 erfolgreich nach 5 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [-0.47164337 -0.9023192 ]
Endgewichte: [1.19280444 0.18973985]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 4: Targets = (0, 0, 1, 1) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 4 erfolgreich nach 472 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [ 1.45758931 -1.34302605]
Endgewichte: [ 1.12738465 -0.21122461]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 5: Targets = (0, 1, 0, 0) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 5 erfolgreich nach 17 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [2.85407828 0.41080441]
Endgewichte: [1.34762852 0.93549969]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 6: Targets = (0, 1, 0, 1) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 6 erfolgreich nach 253 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [2.45877286 1.48534031]
Endgewichte: [-0.20608765  1.06829471]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 7: Targets = (0, 1, 1, 0) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 7 erfolgreich nach 249 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [0.97095236 2.99960288]
Endgewichte: [1.12476989 1.15139181]
Endgültiger Bias: 0.0

=== Wahrheitstabelle 8: Targets = (0, 1, 1, 1) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 8 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 8 erfolgreich nach 13 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [ 2.24284703 -2.06461465]
Endgewichte: [0.10335889 0.1188906 ]
Endgültiger Bias: 0.7

=== Wahrheitstabelle 9: Targets = (1, 0, 0, 0) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 9 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.7 die Wahrheitstabelle 9 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 9 erfolgreich nach 1 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [-0.0321518  2.2107262]
Endgewichte: [2.87866991 0.33155227]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 10: Targets = (1, 0, 0, 1) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 10 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.7 die Wahrheitstabelle 10 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 10 erfolgreich nach 6 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [ 1.20143601 -1.55386839]
Endgewichte: [-1.48253623  1.51202486]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 11: Targets = (1, 0, 1, 0) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 11 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.7 die Wahrheitstabelle 11 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 11 erfolgreich nach 19 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [ 0.11401024 -1.08259324]
Endgewichte: [0.28057441 2.67425418]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 12: Targets = (1, 0, 1, 1) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 12 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.7 die Wahrheitstabelle 12 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 12 erfolgreich nach 731 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [ 2.89232247 -0.32733855]
Endgewichte: [ 0.17375368 -0.16237971]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 13: Targets = (1, 1, 0, 0) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 13 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.7 die Wahrheitstabelle 13 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 13 erfolgreich nach 1 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [-2.44647094 -2.73276314]
Endgewichte: [2.90381922 0.2246114 ]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 14: Targets = (1, 1, 0, 1) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 14 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.7 die Wahrheitstabelle 14 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 14 erfolgreich nach 351 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [0.69469879 2.4539216 ]
Endgewichte: [-0.27674294  0.22014262]
Endgültiger Bias: 0.9

=== Wahrheitstabelle 15: Targets = (1, 1, 1, 0) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 15 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.7 die Wahrheitstabelle 15 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.9 die Wahrheitstabelle 15 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 15 auch nach dem Testen aller Bias-Werte nicht korrekt gelernt.
Kein Erfolg mit diesem Ziel.

=== Wahrheitstabelle 16: Targets = (1, 1, 1, 1) ===
Versuch mit Bias 0.0:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.0 die Wahrheitstabelle 16 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.7:
Das Netzwerk konnte mit Bias 0.7 die Wahrheitstabelle 16 nicht lernen.
Versuche es mit dem nächsten Bias.
Versuch mit Bias 0.9:
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 16 erfolgreich nach 311 Iterationen gelernt.
Startgewichte: [-0.771707    2.16041115]
Endgewichte: [0.04219832 0.01646163]
Endgültiger Bias: 0.9
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Python 3 (python  3.9.5)
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2 days ago
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