IA - XOR System

Descrizione

Questo progetto rappresenta un semplice sistema di Intelligenza Artificiale implementato in Java, sviluppato come capolavoro di terza liceo scientifico.
Si tratta di una rete neurale che impara a risolvere il problema logico XOR, utilizzando due layer (hidden e output) con funzioni di attivazione ReLU e Sigmoid.

Funzionalità

• Rete neurale feedforward con:
  • Input layer (2 neuroni)
  • Hidden layer (4 neuroni, attivazione ReLU)
  • Output layer (1 neurone, attivazione Sigmoid)
• Training con algoritmo di backpropagation e ottimizzazione del Binary Cross Entropy Loss
• Predizione dei valori XOR con accuratezza visibile nella console
• Codice modulare e facilmente estendibile

Tecnologie

• Linguaggio: Java
• Architettura: OOP
• From Scratch

Come testarlo?

1. Clona la repository
2. Compila ed esegui la classe Main
3. Guarda i risultati di training e predizione stampati in console

Esempio di output (Training)

===========  Training  ===========
| Input: [0, 0] => Output: 0,5015
| Input: [0, 1] => Output: 0,5015
| Input: [1, 0] => Output: 0,9906
| Input: [1, 1] => Output: 0,0110
=================================

Testing?

Verranno generati prediction di valori basati sul training del modello

Esempio di output (Testing)

===========   TEST   ===========
| Input: 1.0, 0.0
| Expected: 1.0
| Result => 100.0%
=================================