TensorFlow單層感知機(jī)實(shí)現(xiàn)
簡(jiǎn)單感知機(jī)是一個(gè)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它使用閾值激活函數(shù)，正如 Marvin Minsky 在論文中所證明的，只能解決線性可分的問(wèn)題。雖然限制了單層感知機(jī)只能應(yīng)用于線性可分問(wèn)題，但具有學(xué)習(xí)能力已經(jīng)很好了。
當(dāng)感知機(jī)使用閾值激活函數(shù)時(shí)，不能使用 TensorFlow 優(yōu)化器來(lái)更新權(quán)重。不得不使用權(quán)重更新規(guī)則：

η 是學(xué)習(xí)率。為了簡(jiǎn)化編程，當(dāng)輸入固定為 +1 時(shí)，偏置可以作為一個(gè)額外的權(quán)重。那么，上面的公式可以用來(lái)同時(shí)更新權(quán)重和偏置。
下面討論如何實(shí)現(xiàn)單層感知機(jī)：

1. 導(dǎo)入所需的模塊：
   

2. 定義要使用的超參數(shù)：
   

3. 指定訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在這個(gè)例子中，取三個(gè)輸入神經(jīng)元（A，B，C）并訓(xùn)練它學(xué)習(xí)邏輯 AB+BC：
   

4. 定義要用到的變量和用于計(jì)算更新的計(jì)算圖，最后執(zhí)行計(jì)算圖：
   

5. 以下是上述代碼的輸出：

那么，如果使用 Sigmoid 激活函數(shù)，而不是閾值激活函數(shù)，會(huì)發(fā)生什么？首先，可以使用 TensorFlow 優(yōu)化器來(lái)更新權(quán)重。其次，網(wǎng)絡(luò)將表現(xiàn)得像邏輯回歸。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow单层感知机实现的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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