first commit

app.py

@@ -1,7 +1,18 @@
 import gradio as gr
+from function import go
 
-def greet(name):
-    return "Hello" + name
+house = 1
+rock = 0
+attr = 1
 
-demo = gr.Interface(fn=greet, inputs='text', outputs='text')
-demo.launch()
+def greet():
+    return "Hello"
+
+def main():
+    res = go(house, rock, attr)
+    if res == 1:
+        print("Ты мне нравишься")
+    else:
+        print("Созвонимся")
+    demo = gr.Interface(fn=greet, inputs='text', outputs='text')
+    demo.launch(share=True)

function.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+import numpy as np
+
+def act(x):
+    return 0 if x < 0.5 else 1
+
+def go(house, rock, attr):
+    x = np.array([house, rock, attr])
+    w11 = [0.3, 0.3, 0]
+    w12 = [0.4, -0.5, 1]
+    weight1 = np.array([w11, w12])  # матрица 2x3
+    weight2 = np.array([-1, 1])     # вектор 1х2
+
+    sum_hidden = np.dot(weight1, x)       # вычисляем сумму на входах нейронов скрытого слоя
+    print("Значения сумм на нейронах скрытого слоя: "+str(sum_hidden))
+
+    out_hidden = np.array([act(x) for x in sum_hidden])
+    print("Значения на выходах нейронов скрытого слоя: "+str(out_hidden))
+
+    sum_end = np.dot(weight2, out_hidden)
+    y = act(sum_end)
+    print("Выходное значение НС: "+str(y))
+
+    return y
+

requirements.txt

@@ -1 +1,3 @@
-gradio
+gradio
+numpy
+matplotlib