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<html>
<SCRIPT>
// https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/every
// Clase Neurona unica, se inicializa con pesos y bias, se llama con entradas y se retorna la salida
class Neurona {
constructor () {
this.inicializada = False;
this.result = 0;
}
setup (weights, bias) {
this.inicializada = True;
this.weights = weights;
this.bias = bias;
// peso[0] es el bias
//this.weights.unshift(bias);
// this.result = 0;
}
forward (inputs) {
// inputs[0] es 1 para ser neutro en la multiplicacion por el bias
// inputs.unshift(1);
// inicializa
let result = 0;
// multiplica todas las entradas con los pesos (incluido el bias*1)
for(let i=0; i<inputs.length; i++){
result += inputs[i] * this.weights[i];
}
// entrega resultado como salida
this.result = result + this.bias;
}
get output() {
return this.result;
}
}
// 4 entradas, 3 neuronas, tres salidas
// 4 Entradas, opc reemplazar bias como x[0]=1, asi se agrega un peso extra el cual reemplaza el valor del bias
let x = [1.0, 2.0, 3.0, 2.5];
// Pesos que conectan las 4 entradas con las 3 neuronas
let wN1 = [0.2, 0.8, -0.5, 1.0];
let wN2 = [0.5, -0.91, 0.26, -0.5];
let wN3 = [-0.26, -0.27, 0.17, 0.87];
// Sesgos de las 3 neuronas
let bias = [2.0, 3.0, 0.5];
// crear instancias neuronas
var neurona1 = new Neurona();
var neurona2 = new Neurona();
var neurona3 = new Neurona();
// setiar valores de pesos y bias
neurona1.setup(wN1, bias[0]);
neurona2.setup(wN2, bias[1]);
neurona3.setup(wN3, bias[2]);
// paso de variables entrada y Proceso calculo de salida de las 3 neuronas
neurona1.forward(x);
neurona2.forward(x);
neurona3.forward(x);
// Salida
console.log(`neurona1 : ${neurona1.output}`);
console.log(`neurona2 : ${neurona2.output}`);
console.log(`neurona3 : ${neurona3.output}`);
/////////////////////////////////////////////////////
//class Matriz {
// constructor () { }
// multiply() {}
// sum() {}
//}
/*
// https://developer.mozilla.org/es/docs/Web/JavaScript/Reference/Classes
// https://www.freecodecamp.org/espanol/news/arreglos-de-objetos-en-javascript-actualizar/
class CapaNeuronal {
constructor (n_neuronas) {
// peso[0] es el bias
// this.weights = weights;
let neuronas = new Neuronas[n_neuronas];
}
forward (inputs) {
let i=0;
for(i=0; i<inputs.length; i++){
//if (! neuronas[i].inicializada ) {
//inicializa las neuronas si no lo estan
//neuronas[i].setup(wN1, bias[0]);
//}
}
for(i=0; i<inputs.length; i++){
neuronas[i].forward(inputs);
}
}
}
*/
</SCRIPT>
</html>