Fuzzy: with Sigmoid, And, Or Operators

Este projeto implementa uma simulação básica de uma função de ativação de redes neurais utilizando a linguagem C. Ele utiliza entradas ponderadas e uma função sigmoide para calcular a saída de um neurônio simples. O programa solicita ao usuário os valores das entradas (I1, I2) e dos pesos (W1, W2), e com base nesses valores, calcula a saída do neurônio (O1) após aplicar uma função de ativação sigmoide.

Funcionalidades

• Permite a entrada de dois valores de entrada (I1, I2) e dois pesos correspondentes (W1, W2).
• Calcula a soma ponderada das entradas.
• Aplica uma função de ativação sigmoide ao valor da soma ponderada, ajustada por um valor threshold adaptativo (T).
• Exibe todos os valores intermediários, incluindo as entradas, pesos, soma ponderada, threshold e a saída final (O1).

Objetivo

Este programa tem o objetivo de ilustrar o funcionamento de um único neurônio em uma rede neural artificial, mostrando como as entradas e os pesos influenciam a saída final através de uma função de ativação.

Como usar

1. Execute o programa.
2. Insira os valores solicitados para as entradas (I1 e I2) e os pesos (W1 e W2).
3. O programa exibirá os resultados intermediários e a saída calculada pelo neurônio.

Exemplo de uso

Digite I1: 0.5
Digite I2: 0.8
Digite W1: 1.2
Digite W2: 0.9

Recebe a seguinte resposta:

I1: 0.50
I2: 0.80
W1: 1.20
W2: 0.90
T : 2.20
Soma : 1.68
O1 : 0.06