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Reorientado a objetosMe estoy dejando orientar por la cosa esa de los objetos. Al principio no tenía muy claro lo que eran, pero poco a poco la cosa va mejorando.En Python, puedes crear "clases". Una clase es un objeto con cosas (datos) y cosas que hacen cosas (procedimientos, métodos o algo así). No puedes hacer nada con las clases, sino que defines objetos que comparten las características de de su clase. Supongamos que tienes la "clase" de los osos. Los osos comparten algunas características y hacen algunas cosas iguales, pero otras de estas cosas se pueden definir (puedes elegir un oso panda, o un oso polar, que comparten todos los rasgos de la categoría oso, pero al mismo tiempo poseen rasgos distintivos). En lugar de crear un oso panda a partir de cero, con todos sus rasgos, dices que el oso panda es parte de la clase oso, pero tiene las características distintivas de: a) parecer un peluche, b) ser blanco y negro, y c) comer bambú. Te ahorras una definición de diccionario de cosas. Ejemplo en Python, de las cosas de redes neuronales que estoy haciendo: - Las características de una capa de unidades: #Se crea una clase nueva llamada Capa. #Las capas pueden hacer tres cosas: ser creadas, contar sus nodos #o imprimirse. #Además, las capas guardan algunos datos: si son capas output, y #el número de nodos que tienen. #No le hagais caso al "self", que sólo engorronea lo que hace la #capa. class Capa: def crear(self, nodos, tipo): if tipo == output: self.capa = zeros(([nodos, 1]), Float) else: self.capa = zeros(([1, nodos]), Float) self.nodos = nodos self.tipo = tipo def contar(self): return self.nodos def imprimir(self): print self.capa ¿De qué sirve esta clase Capa? Pues ahora puedo generar todos los objetos que quiera que compartan las características de una capa: una capa input, una capa output y una capa de unidades ocultas, por ejemplo. Luego, con la clase de las conexiones, puedo generar conexiones entre las capas. Cada una de esas cosas es un objeto. Las conexiones también pueden hacer cosas, e interactúan con las capas. Por ejemplo, cuando se crean las conexiones, éstas toman los valores de los nodos de cada capa para crear matrices de pesos del tamaño adecuado. Referencias (TrackBacks)URL de trackback de esta historia http://jkaranka.blogalia.com//trackbacks/16950
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