TensorFlow ile Mantık Kapısı Tahmini
AND ve OR doğruluk tablolarını öğrenen küçük bir sinir ağını PyQt5 arayüzü üzerinden etkileşimli olarak test eden deneysel çalışma.
Proje Hakkında
İki girişli AND ve OR kapılarının doğruluk tablolarını küçük bir yapay sinir ağıyla modelleyen eğitim amaçlı masaüstü deneyi. Kullanıcı iki ikili giriş ve kapı türünü seçerek model çıktısını arayüzden görebiliyor.
Nasıl Çalışıyor?
gate_training.py, dört olası giriş kombinasyonunu ve bunlara ait AND/OR çıktılarının ikisini aynı hedef dizisinde tanımlıyor. Keras modeli 8 ve 4 nöronlu ReLU katmanlarının ardından iki sigmoid çıkış üretiyor; Adam ve binary cross-entropy ile veri üzerinde eğitiliyor. interface.py, AND için ilk, OR için ikinci çıkışı seçip tahmini yuvarlayarak kullanıcıya sunuyor.
Kullanılan Teknolojiler
- TensorFlow / Keras: iki çıkışlı yoğun sinir ağı ve eğitim döngüsü.
- NumPy: doğruluk tablosu ve test girdileri.
- PyQt5: kapı seçimi, giriş alanları ve sonuç ekranı.
Proje Yapısı
gate_training.py: veri kümesi, model mimarisi, derleme ve eğitim.interface.py: kullanıcı girdilerini modele gönderen masaüstü arayüzü.
Teknik Notlar
Veri kümesi yalnızca dört örnekten oluşuyor ve model her uygulama başlangıcında 10 epoch eğitiliyor. Bu nedenle çalışma, üretim modeli değil sinir ağı giriş/çıkış akışını görünür kılan bir deneydir.