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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 29164KB

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 1 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.30936177 0.00534285]
Die finalen Gewichte sind: [0.30936177 0.00534285]

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: 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 2 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.8779852  0.80312883]
Die finalen Gewichte sind: [0.46478305 0.73161745]

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

=== Wahrheitstabelle 3: Targets = (0, 0, 1, 0) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 3 korrekt nach 3 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.22478567 0.16954829]
Die finalen Gewichte sind: [0.96620591 0.33301305]

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

=== Wahrheitstabelle 4: Targets = (0, 0, 1, 1) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 4 korrekt nach 36 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.68451656 0.25659547]
Die finalen Gewichte sind: [0.83349148 0.04481712]

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: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
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: 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: 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: 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: 1, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, 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
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
  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: 1
  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: 1
  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
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: 1
Epoch 12:
  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 13:
  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: 1
Epoch 14:
  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 15:
  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: 1
Epoch 16:
  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 17:
  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: 1
Epoch 18:
  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: 1
Epoch 19:
  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 20:
  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: 1
Epoch 21:
  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 22:
  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 23:
  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 24:
  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: 1, Target: 1
Epoch 25:
  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 26:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 27:
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 1
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Epoch 28:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 29:
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Epoch 30:
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Epoch 31:
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Epoch 32:
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Epoch 33:
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Epoch 34:
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Epoch 35:
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Epoch 36:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1

=== Wahrheitstabelle 5: Targets = (0, 1, 0, 0) ===
Das Netzwerk hat Wahrheitstabelle 5 korrekt nach 21 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.05041714 0.66194427]
Die finalen Gewichte sind: [0.62443927 0.9011323 ]

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

Epoch Outputs:
Epoch 1:
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Epoch 2:
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Epoch 3:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 4:
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Epoch 5:
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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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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 11:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 0
Epoch 12:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 13:
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Epoch 14:
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Epoch 15:
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Epoch 16:
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Epoch 17:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 18:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 19:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 20:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 21:
  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 41 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.7137586  0.23791281]
Die finalen Gewichte sind: [0.2400474  0.85362223]

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:
  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
Epoch 2:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 3:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 4:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 5:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 6:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 7:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
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:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 13:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 14:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 15:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 16:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 17:
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Epoch 18:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 19:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 20:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 21:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 22:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 23:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 24:
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Epoch 25:
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Epoch 26:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 27:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 28:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 29:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 30:
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  Input: [1, 1], Output: 1, Target: 1
Epoch 31:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 32:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 0, Target: 1
  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 33:
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Epoch 34:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 35:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 36:
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  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 37:
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Epoch 38:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 1
Epoch 39:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 0], Output: 0, Target: 0
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Epoch 40:
  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
Epoch 41:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
  Input: [0, 1], Output: 1, Target: 1
  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 11 Iterationen gelernt.
Die Working Startgewichte waren: [0.43501938 0.95263077]
Die finalen Gewichte sind: [0.93934246 0.87996204]

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:
  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 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: 1, Target: 1
  Input: [1, 1], Output: 0, Target: 0
Epoch 4:
  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 5:
  Input: [0, 0], Output: 0, Target: 0
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  Input: [1, 1], Output: 0, 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: 1, Target: 0
Epoch 7:
  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: 1, Target: 0
Epoch 8:
  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 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: 0, 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: 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: [0.1166959  0.95911398]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.36938887 0.95254523]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.29856133 0.65370548]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.09545466 0.49911629]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.30120092 0.66830801]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.0527675  0.00831056]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.94051015 0.85238563]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.62058438 0.37338027]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.43982914 0.24506188]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.13143973 0.50596007]
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: [0.24723204 0.08044109]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.54877184 0.06587105]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.8699827  0.21680787]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.84655277 0.81249277]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.05557202 0.52328799]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.1648852  0.54928214]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.23943602 0.81274578]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.91136895 0.29288048]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.60494843 0.7214495 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.44317314 0.79720933]
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: [0.21985186 0.69384845]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.69878425 0.05051141]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.94394067 0.75943675]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.05567775 0.99201804]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.23088575 0.9887669 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.07514986 0.77271682]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.46760326 0.6213189 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.52274341 0.81488279]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.72240095 0.43849446]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.4568835  0.05765814]
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: [0.74331033 0.23812905]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.09586863 0.51347315]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.61709114 0.5477619 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.5496879  0.59318353]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.39542322 0.68490598]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.57251863 0.92645154]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.6835546 0.5877947]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.6270097  0.14270528]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.7873859  0.93645978]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.70970478 0.05578414]
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: [0.63443307 0.34570079]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.29127346 0.0824199 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.93081394 0.57816934]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.91143479 0.11421631]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.90130293 0.68100678]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.54830924 0.75503142]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.57802322 0.47931433]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.73383733 0.68423259]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.35803673 0.27697057]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.21015158 0.53854493]
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: [0.35871261 0.34493951]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.47966226 0.83742788]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.505201   0.27954603]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.69279591 0.15905088]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.04240292 0.24055534]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.73886436 0.46855442]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.94631672 0.34571479]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.48615474 0.95450016]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.71300151 0.06405456]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.24394725 0.12157912]
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: [0.63195233 0.96884088]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.54603002 0.0459835 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.37860929 0.28151282]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.40687684 0.41838644]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.3856756  0.21693916]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.43064782 0.05216019]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.95756404 0.37534696]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.54331348 0.32739848]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.98462156 0.4062927 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.20887328 0.4027498 ]
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: [0.86615532 0.86787265]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.57029198 0.85780954]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.1355198  0.08725067]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.44134307 0.2808212 ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.06311594 0.64431523]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.88545272 0.07817937]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.61266422 0.95718289]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.73277851 0.250828  ]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.26809338 0.22307798]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.09154152 0.87039184]
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: [0.60355648 1.03308554]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.5054533  0.98881153]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.17539729 0.96756683]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.56422539 0.76895763]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.92895426 0.39433618]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.20283488 0.91771819]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.32830688 0.32345921]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.98906121 0.10341863]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.70804997 0.87666629]
Nicht funktionierende Startgewichte: [0.68119466 0.55705812]
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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