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import numpy as np
from itertools import product  # To generate all binary combinations
 
# Initialisierung der Schwellenwerte
lower_threshold = 0.8
upper_threshold = 1.2
 
# Lernrate
learning_rate = 0.1
 
# Trainingsdaten (Inputs für das XOR-Problem und andere)
inputs = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
 
# Alle möglichen Zieltabellen (16 Kombinationen)
all_possible_targets = list(product([0, 1], repeat=4))
 
# Trainingsloop für jede mögliche Zieltabelle
for table_index, targets in enumerate(all_possible_targets, start=1):
    print(f"\n=== Wahrheitstabelle {table_index}: Targets = {targets} ===")
 
    # Trainingsloop mit max. 1000 Iterationen
    max_iterations = 1000
    epoch = 0
    network_trained = False
    start_weights = None
    final_weights = None
    all_epoch_outputs = []  # Store outputs of all epochs for debugging and transparency
 
    while epoch < max_iterations:
        epoch += 1
        all_correct = True  # Flag, um zu überprüfen, ob alle Ausgaben korrekt sind
        current_weights = np.random.rand(2)  # Zufällige Startgewichte
 
        if epoch == 1:  # Die erste Iteration nach Initialisierung
            start_weights = current_weights  # Speichere die Startgewichte
 
        epoch_outputs = []  # To store outputs of this epoch
 
        for input_vector, target in zip(inputs, targets):
            # Berechnung der gewichteten Summe
            weighted_sum = np.dot(input_vector, current_weights)
 
            # Aktivierungsfunktion (einfache Schwellenwertfunktion)
            output = 1 if lower_threshold < weighted_sum < upper_threshold else 0
 
            # Fehlerberechnung
            error = target - output
 
            # Wenn ein Fehler vorliegt, dann weise die Gewichte an
            if error != 0:
                all_correct = False
                current_weights += learning_rate * error * np.array(input_vector)
 
            epoch_outputs.append((input_vector, output, target))  # Save each iteration's output
 
        all_epoch_outputs.append(epoch_outputs)
 
        # Überprüfe, ob alle Ausgaben korrekt sind
        if all_correct:
            network_trained = True
            final_weights = current_weights  # Speichere die finalen Gewichte
            break  # Stoppe, wenn alle Ausgaben korrekt sind
 
        # Wenn Tabelle nach 100 Iterationen nicht gelernt wurde, setze neue zufällige Startgewichte
        if epoch % 100 == 0:
            print(f"Nicht funktionierende Startgewichte: {start_weights}")
            start_weights = np.random.rand(2)  # Setze neue Startgewichte
 
    if network_trained:
        print(f"Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle {table_index} korrekt nach {epoch} Iterationen gelernt.")
        print(f"Die Working Startgewichte waren: {start_weights}")
        print(f"Die finalen Gewichte sind: {final_weights}")
    else:
        print(f"Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle {table_index} nach {epoch} Iterationen nicht korrekt gelernt.")
        print("\nFinal Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.")
        continue  # Skip final testing if the network didn't learn the truth table
 
    # Testen des Netzwerks nach den Lern-Iterationen
    print("\nFinal Test Output:")
    for input_vector, target in zip(inputs, targets):
        weighted_sum = np.dot(input_vector, final_weights)
        output = 1 if lower_threshold < weighted_sum < upper_threshold else 0
        print(f"Input: {input_vector}, Target: {target}, Output: {output}")
 
    # Optionally, print out the outputs of each epoch for transparency
    print("\nEpoch Outputs:")
    for epoch_index, epoch_outputs in enumerate(all_epoch_outputs):
        print(f"Epoch {epoch_index + 1}:")
        for input_vector, output, target in epoch_outputs:
            print(f"  Input: {input_vector}, Output: {output}, Target: {target}")

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

Success #stdin #stdout 0.63s 29268KB

stdin

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Standard input is empty

stdout

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=== Wahrheitstabelle 1: Targets = (0, 0, 0, 0) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 1 korrekt nach 3 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.5292778  0.72730691]
Die finalen Gewichte sind: [0.19497348 0.54958902]

Final Test Output:
Input: [0, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [0, 1], Target: 0, Output: 0
Input: [1, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [1, 1], Target: 0, Output: 0

Epoch Outputs:
Epoch 1:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 2:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 3:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0

=== Wahrheitstabelle 2: Targets = (0, 0, 0, 1) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 2 korrekt nach 12 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.40680863 0.41835962]
Die finalen Gewichte sind: [0.32696412 0.58198291]

Final Test Output:
Input: [0, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [0, 1], Target: 0, Output: 0
Input: [1, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [1, 1], Target: 1, Output: 1

Epoch Outputs:
Epoch 1:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 2:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 3:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 4:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 5:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 6:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 7:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 8:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 9:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 10:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 11:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 12:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1

=== Wahrheitstabelle 3: Targets = (0, 0, 1, 0) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 3 korrekt nach 13 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.42642449 0.31656339]
Die finalen Gewichte sind: [0.8815515  0.41167211]

Final Test Output:
Input: [0, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [0, 1], Target: 0, Output: 0
Input: [1, 0], Target: 1, Output: 1
Input: [1, 1], Target: 0, Output: 0

Epoch Outputs:
Epoch 1:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 2:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 3:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 4:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 5:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 6:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 7:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 8:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 9:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 10:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 11:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 12:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 13:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0

=== Wahrheitstabelle 4: Targets = (0, 0, 1, 1) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 4 korrekt nach 9 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.98103537 0.78730293]
Die finalen Gewichte sind: [0.9466664  0.02396509]

Final Test Output:
Input: [0, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [0, 1], Target: 0, Output: 0
Input: [1, 0], Target: 1, Output: 1
Input: [1, 1], Target: 1, Output: 1

Epoch Outputs:
Epoch 1:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 2:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 3:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 4:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 5:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 6:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 7:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 8:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 9:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1

=== Wahrheitstabelle 5: Targets = (0, 1, 0, 0) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 5 korrekt nach 16 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.56162669 0.2090828 ]
Die finalen Gewichte sind: [0.54395973 0.98576327]

Final Test Output:
Input: [0, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [0, 1], Target: 1, Output: 1
Input: [1, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [1, 1], Target: 0, Output: 0

Epoch Outputs:
Epoch 1:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 2:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 3:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 4:
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Epoch 5:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 6:
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Epoch 7:
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Epoch 8:
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Epoch 9:
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Epoch 10:
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Epoch 11:
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Epoch 12:
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Epoch 13:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 14:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 15:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 16:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0

=== Wahrheitstabelle 6: Targets = (0, 1, 0, 1) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 6 korrekt nach 2 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.23586248 0.78756816]
Die finalen Gewichte sind: [0.11999867 0.99992434]

Final Test Output:
Input: [0, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [0, 1], Target: 1, Output: 1
Input: [1, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [1, 1], Target: 1, Output: 1

Epoch Outputs:
Epoch 1:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 2:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1

=== Wahrheitstabelle 7: Targets = (0, 1, 1, 0) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 7 korrekt nach 21 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.33667146 0.15136999]
Die finalen Gewichte sind: [0.87086225 0.92828164]

Final Test Output:
Input: [0, 0], Target: 0, Output: 0
Input: [0, 1], Target: 1, Output: 1
Input: [1, 0], Target: 1, Output: 1
Input: [1, 1], Target: 0, Output: 0

Epoch Outputs:
Epoch 1:
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 2:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 3:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 4:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 5:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 6:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 7:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 8:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 9:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 10:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 11:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 12:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 13:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 14:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 15:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 16:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 17:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 18:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 19:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 20:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 21:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0

=== Wahrheitstabelle 8: Targets = (0, 1, 1, 1) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.47045906 0.38419715]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.1342327  0.07270344]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.36108154 0.57329352]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.11340987 0.04359688]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.72562817 0.17414388]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.60858064 0.71461286]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.32506482 0.90648321]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.25280785 0.88666318]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.9494382 0.6509638]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.39224197 0.19291832]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 8 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

=== Wahrheitstabelle 9: Targets = (1, 0, 0, 0) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.25363198 0.26570766]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.20823093 0.416195  ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.3929892  0.75675465]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.30485438 0.31339049]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.10656041 0.48274168]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.45113399 0.42629988]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.56504048 0.51280433]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.10397688 0.05949582]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.96588828 0.80291288]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.67833269 0.39973937]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 9 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

=== Wahrheitstabelle 10: Targets = (1, 0, 0, 1) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.2532589  0.44107463]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.89579028 0.31678396]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.20854831 0.63079976]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.49002787 0.93404927]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.44735664 0.70017498]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.77893864 0.15131565]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.94046337 0.39896432]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.14056707 0.20311649]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.60692051 0.79670199]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.03131137 0.16988553]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 10 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

=== Wahrheitstabelle 11: Targets = (1, 0, 1, 0) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.86999599 0.87115637]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.46819735 0.85993749]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.1599108  0.78489581]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.09968423 0.46502055]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.02544828 0.41854417]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.07940525 0.40214257]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.7841078  0.67905743]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.17093494 0.49196994]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.8558028  0.57396942]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.32503798 0.61471296]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 11 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

=== Wahrheitstabelle 12: Targets = (1, 0, 1, 1) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.64655807 0.90377193]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.19401029 0.32911505]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.95239515 0.16184646]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.67957024 0.08311647]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.41601149 0.93988035]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.85708829 0.11815135]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.30668711 0.39768015]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.39271898 0.45770326]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.17983152 0.03457968]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.96870916 0.34306099]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 12 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

=== Wahrheitstabelle 13: Targets = (1, 1, 0, 0) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.82339424 0.84329099]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.28708316 0.05967716]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.89590683 0.43075522]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.66157888 0.14643249]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.86229448 0.75569982]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.80565495 0.93745739]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.75636061 0.7325452 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.20064346 0.99472464]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.47809698 0.78755846]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.9853419  0.99478291]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 13 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

=== Wahrheitstabelle 14: Targets = (1, 1, 0, 1) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.6041805 0.2509251]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.9677115  0.84437735]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.8768534  0.63911953]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.13761518 0.0238897 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.18071625 0.69676965]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.21128168 0.48487175]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.29514614 0.73117282]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.0336833  0.23604923]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.15651534 0.15696151]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.37319906 0.8765207 ]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 14 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

=== Wahrheitstabelle 15: Targets = (1, 1, 1, 0) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.99920048 0.83768851]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.79599588 0.69566348]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.63794042 0.10654288]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.38258764 0.00444849]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.72970519 0.12414519]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.67565975 0.2282481 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.6097084  0.60876628]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.42574232 0.12205005]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.16325114 0.99934304]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.27209949 0.05910418]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 15 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

=== Wahrheitstabelle 16: Targets = (1, 1, 1, 1) ===
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.96332709 0.77313627]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.62464967 0.46302647]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.29275727 0.76061304]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.60630836 0.65169599]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.40669581 0.18658633]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.41727138 0.74559512]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.58045641 0.58509818]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.84103094 0.43194699]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.81344215 0.0192992 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.40622171 0.97124445]
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 16 nach 1000 Iterationen nicht korrekt gelernt.

Final Test Output übersprungen, da das Netzwerk nicht gelernt hat.

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Python 3 (python 3.9.5)

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