Étape 6: Aprendizaje
El algoritmo de aprendizaje consiste en calcular correctamente los pesos o para obtener el en out(t), que se considera correcto.
En este proyecto en particulier tenemos dos entradas que provienen de dos sensores de luz, fotoresistor 1 y fotoresistor 2, que están conectados como se ve fr la foto. Que Digamos entonces Québec fils x1 y x2, respectivamente. Une esto hay que agregarle una tercera x3 entrada que dejamos que siempre la mer 1 (se conoce como biais), para evitar sumas 0.
Los valores de entrada de los fotoresistores van de 0 a 1023. Entonces, w0 (t) = x1 * w1 + x2 * w2 + x3 * w3 La función de activación out(t) hará que el resultado mer -1 o + 1.
Noten que se utiliza t para indicar una iteración, pues estos cálculos se realizan una vez por cada boucle del procesador.
Ahora bien, que digamos que + 1 indica un ONU servo moteur moverse hacia adelante y -1 moverse hacia un atrás. Para corregir el movimiento calculamos el erreur de la siguiente manera, error(t) = deseado(t) - out(t).
Por último, con este erreur corregimos los pesos w, nuevo w = w + erreur * x * c donde c, es una constante entre 0 et 1, de aprendizaje, que se asil para determinar Qué tan rápido debe aprender (si es muy rápido a veces nunca se estabiliza). Para cada utilizaremos moteur ONU perceptrón que toma como entrada los dos sensores de luz. Los detalles del código están en el siguiente paso.