感知機模型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門所學(xué)

O = f（∑wij * Sj - θi）

利用感知機，模擬一個簡單的二值邏輯加法

測試數(shù)據(jù)：

x1 ?x2 y

1 ? 1 ? 1

1 ? 0 ? 1

0 ? 1 ? 1

0 ? 0 ? 0?

這里我們假設(shè)，閾值θi = 0

初始權(quán)重全部為0

代碼如下

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# 利用感知機模擬二值邏輯加法 # 閾值取0 import numpy as np def nonlin(x):if x > 0:return 1return 0 x=np.array([[1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 0]]) y=np.array([1, 1, 1, 0]) w = np.array([0] * 2) # 設(shè)置好權(quán)重值 def f(item):return np.dot(w, item) E = 0 for i, iter in enumerate(x):O1 = f(iter)sigma = abs(O1 - y[i])delta = sigma * iterw += deltaE += sigma print(E) print(w[0], w[1])

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的感知机模型[神经网络入门]的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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