服务器之家

服务器之家 > 正文

python实现感知器

时间:2020-12-26 00:44     来源/作者:momaojia

上篇博客转载了关于感知器的用法,遂这篇做个大概总结,并实现一个简单的感知器,也为了加深自己的理解。

感知器是最简单的神经网络,只有一层。感知器是模拟生物神经元行为的机器。感知器的模型如下:

python实现感知器

给定一个n维的输入 ,其中w和b是参数,w为权重,每一个输入对应一个权值,b为偏置项,需要从数据中训练得到。

激活函数 感知器的激活函数可以有很多选择,比如我们可以选择下面这个阶跃函数f来作为激活函数:

python实现感知器

输出为:

python实现感知器

事实上感知器可以拟合任何线性函数,任何线性分类或线性回归的问题都可以用感知器来解决。但是感知器不能实现异或运算,当然所有的线性分类器都不可能实现异或操作。

所谓异或操作:

python实现感知器

二维分布图为:

python实现感知器

对于上图,我们找不到一条直线可以将0,1类分开。对于and操作,感知器可以实现,我们可以找到一条直线把其分为两部分。。

对于and操作:

python实现感知器

对应的二维分布图为:

python实现感知器

感知器的训练 

首先将权重w和 偏置b随机初始化为一个很小的数,然后在训练中不断更新w和b的值。

1.将权重初始化为 0 或一个很小的随机数
2.对于每个训练样本 x(i) 执行下列步骤: 

   计算输出值 y^.

   更新权重

python实现感知器

其中python实现感知器

下面用感知器实现and操作,具体代码如下:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
# -*- coding: utf-8 -*-
# python 3.4
import numpy as np
from random import choice
from sklearn import cross_validation
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
'''''
1.将权重初始化为 0 或一个很小的随机数
2.对于每个训练样本 x(i) 执行下列步骤:
 计算输出值 y^.
 更新权重
'''
def load_data():
 input_data=[[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]
 labels=[1,0,0,0]
 return input_data,labels
 
  
def train_pre(input_data,y,iteration,rate):
 #===========================
 '''''
 参数:
 input_data:输入数据
 y:标签列表
 iteration:训练轮数
 rate:学习率
  
 '''
 #============================
 unit_step = lambda x: 0 if x < 0 else 1
 w=np.random.rand(len(input_data[0]))#随机生成[0,1)之间,作为初始化w
 bias=0.0#偏置
  
  
 for i in range(iteration):
  samples= zip(input_data,y)
  for (input_i,label) in samples:#对每一组样本
   #计算f(w*xi+b),此时x有两个
   result=input_i*w+bias
   result=float(sum(result))
   y_pred=float(unit_step(result))#计算输出值 y^
   w=w+rate*(label-y_pred)*np.array(input_i)#更新权重
 
   bias=rate*(label-y_pred)#更新bias
 return w,bias  
 
  
def predict(input_i,w,b):
 unit_step = lambda x: 0 if x < 0 else 1#定义激活函数
 result=result=result=input_i*w+b
 result=sum(result)
 y_pred=float(unit_step(result))
 print(y_pred)
  
if __name__=='__main__':
 input_data,y=load_data()
 w,b=train_pre(input_data,y,20,0.01)
 predict([1,1],w,b)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:http://blog.csdn.net/momaojia/article/details/75127541

标签:

相关文章

热门资讯

2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全
2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全 2019-12-26
Intellij idea2020永久破解,亲测可用!!!
Intellij idea2020永久破解,亲测可用!!! 2020-07-29
歪歪漫画vip账号共享2020_yy漫画免费账号密码共享
歪歪漫画vip账号共享2020_yy漫画免费账号密码共享 2020-04-07
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗 2020-05-22
电视剧《琉璃》全集在线观看 琉璃美人煞1-59集免费观看地址
电视剧《琉璃》全集在线观看 琉璃美人煞1-59集免费观看地址 2020-08-12
返回顶部