kcrong / artificial-neural-net Goto Github PK

현재 출력 뉴런 중, 가장 값이 높은 것을 가져옴
효과적인 가중치 조절을 이용해 결과값 기준을 0으로 잡아야 할 듯

File "main.py", line 19, in add_next_neuron
self.next_neuron.append(dict({neuron, weight}))
TypeError: cannot convert dictionary update sequence element #0 to a sequence

dunno 등의 답변이 많을 경우, 오답률이 급증함.
가중치 등의 효과적인 조절이 필요함

NeuronModel 에서 모든 뉴런을 관리하도록 고쳐야 할듯
개별 클래스(입력뉴런, 결합뉴런, 출력뉴런) 에서 관리하게 되면 각 뉴런들을 관리하기 힘듬.
NeuronModel 클래스에서 init 시, 각 뉴런클래스 (입력, 결합, 출력) 의 이름 List 를 받아 객체를 생성하고 객체 리스트에 추가하도록