roma

antonimos
1. Aburrir = divertir
2. 2. Aceptar =rechazar
3. 3. Acceso = salida
4. 4. Aceitar = desengrasar
5. 5. Acentuar = atenuar
6. 6. Acicalar = descuidar
sinonimos
7. fulgor resplandor
8. galeno médico
9. gafas anteojos
10. generoso dadivoso
11. gélido heladol`


























fdvbfd
b
gf
b
fgbbbbb
g
fb
gf
b
fgb
gf
b
fgb
fg
b
gf
b
fgb

fgb
gf
b
gf
b
gf
b
gf
b
gfb
fg
b
gf

codigo :
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
8081
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
from random import uniform
from sys import argv
from math import exp
from numpy import*from subprocess import call
import os
######
class Red(object):
def __init__(self,dimension,cantidadCapas,cantidadEntradas,aprendizaje,salidaDeseada):
self.capas=list()
self.capa=1
self.salidaDeseada=salidaDeseada
self.cantidadCapas=cantidadCapas
self.entradasCapaSalida=list()
self.listaZ=list()
self.listaN=list()
for numCapa in range(cantidadCapas):self.agregarCapas(numCapa,dimension,cantidadCapas,cantidadEntradas,aprendizaje)

def calcularN(self,entradas,pesos):
return sum(entradas*pesos)

def calcularZ(self,n):
return 1/(1+exp(-n))

def calcularSalida(self,entradasCapaSalida):
entradasCapaSalida.append(1)
for neurona in self.capas[1].neuronas:
n=self.calcularN(neurona.pesos,entradasCapaSalida)
z=self.calcularZ(n)#print 'n',n
#print 'z',z
self.s1=self.calcularS1(z)
#print 's1',self.s1

def agregarCapas(self,numCapa,dimension,cantidadCapas,cantidadEntradas,aprendizaje):
print "Ingrese la cantidad de neuronas para la capa",numCapa
cantidadNeuronas=int(raw_input(""))
self.capa=Capa(numCapa,dimension,cantidadNeuronas,aprendizaje,cantidadEntradas)self.capas.append(self.capa)

def calcularS1(self,z):
return z*((1-z)*(self.salidaDeseada-z))

def calcularS2(self,peso,z):
#print z,'*((1-',z,')*(',self.s1,'*',peso,'))'
return z*((1-z)*(self.s1*peso))


######
class Capa(object):
def __init__(self,numCapa,dimension,cantidadNeuronas,aprendizaje,cantidadEntradas):
tamano=dimension+1
self.neuronas=list()
for i inrange(cantidadNeuronas):
print "agregando neurona",i
self.agregarNeurona(numCapa,tamano,aprendizaje,cantidadEntradas)

def agregarNeurona(self,numCapa,tamano,aprendizaje,cantidadEntradas):
self.neurona=Neurona(numCapa,tamano,aprendizaje,cantidadEntradas,)
#print "Pesos:\n",self.neurona.pesos
#print "Entradas:\n",self.neurona.entradas
self.neuronas.append(self.neurona)
######class Neurona(object):
def __init__(self,numCapa,tamano,aprendizaje,cantidadEntradas):
if numCapa !=1:
self.pesos = self.generar(tamano,cantidadEntradas)
self.entradas = self.generarEntradas(tamano,cantidadEntradas)
else:
self.pesos=self.generar(tamano,cantidadEntradas)
pass

def generar(self,tamano,cantidadEntradas):
w =zeros([cantidadEntradas,tamano],float)
for x in range(cantidadEntradas):
for j in range(3):
#w[x][j] =random.uniform(-1,1)
w[x][j] = 1
return w

def generarEntradas(self,tamano,cantidadEntradas):
vectorEntradas=zeros([cantidadEntradas,tamano],float)


for x in range(cantidadEntradas):
for j in range(2):
vectorEntradas[x][j]=random.uniform(-1,1)
vectorEntradas[x][2]=1...