Package perceptron.Optimizers

Class PerceptronLearningRule

java.lang.Object

perceptron.Optimizers.PerceptronLearningRule

All Implemented Interfaces:

Optimizer<double[],double[]>

public class PerceptronLearningRule
extends Object
implements Optimizer<double[],double[]>

Implementación de la regla de aprendizaje del perceptrón. Esta clase implementa el algoritmo clásico de actualización de pesos del perceptrón: w_new = w_old + η * error * input

Version:

1.0

Author:

YefraSoft

Constructor Summary

Constructors

Constructor	Description
PerceptronLearningRule()

Method Summary

Modifier and Type	Method	Description
double[]	updateWeights(double[] weights, double[] gradients, double learningRate)	Actualiza los pesos usando la regla de aprendizaje del perceptrón.

Methods inherited from class java.lang.Object

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

Constructor Details

PerceptronLearningRule

public PerceptronLearningRule()

Method Details

updateWeights

public double[] updateWeights(double[] weights,
 double[] gradients,
 double learningRate)

Actualiza los pesos usando la regla de aprendizaje del perceptrón. La fórmula aplicada es: w_i = w_i + learningRate * gradient_i

Specified by:

updateWeights in interface Optimizer<double[],double[]>

Parameters:

weights - Los pesos actuales del perceptrón

gradients - Los gradientes calculados (error * input)

learningRate - La tasa de aprendizaje

Returns:

Un nuevo array con los pesos actualizados

Throws:

IllegalArgumentException - si los arrays no tienen la misma longitud