感知器算法解决xor函数

from itertools import count
import numpy
import random  #用到的库。step_function = lambda x: 1 if x>=0 else 0   #是创建一个 step 函数，充当感知器的激活函数。输入小于0，则该函数将返回0；反之，它将返回1。td = [(numpy.array([1,1,1]), 0),(numpy.array([1,0,0]), 1),(numpy.array([0,1,0]), 1),(numpy.array([0,0,1]), 0),
]#建立数据集，每个元组的第二个元素表示预期的结果，第一个元素的第三个元素是偏置。def training(td):#训练感知器学习算法w = numpy.random.rand(3)#生成一个3列的0到1范围的随机数作为初始权重向量random.seed(1)# 设置随机数种子lr = 0.2 # 设置下学习效率  but这个不知道怎么设置比较好n = 200 # 设置训练次数为200a = 0for i in range(n):x, e = random.choice(td)# 从数据集中随机选取一个子集x作为训练集，e为所要得到的0 or 1.r = numpy.dot(w, x)+a# 结果；w为权重，在不断的迭代中权重向量不断修正err = e - step_function(r)# 误差的计算w1 =lr * err * x  #w1是权重的更新值用误差err乘以学习速率lr和输入向量xw += w1# 有助于我们计算校正因子此时的w是最新权重a = a + lr * err#为下一次修正err_array = []for x, y in td:#对每一个数据集进行训练r = numpy.dot(x, w)+aerr_val = y - step_function(r)err_array.append(err_val)return err_arraycount = 0
for i in [0,1]:for j in [0,1]:for l in [0,1]:for k in [0,1]:b = [i,j,k,l]#列出所增加维度即a,b,c,d的所有可能结果，并分别进行训练for t in range(4):td[t][0][2] = b[t]err_array = training(td)#调用训练的感知器算法if err_array == [0,0,0,0]:#如果误差均为0，则b值可用count += 1#计算线性可分总组数print(b)       print('线性可分的总组数为：{}'.format(count))
#在这个程序中感知器算法的核心是感知器将向量x作为输入，将其乘以相应的权重向量w，然后将其添加到偏差b中。即代码中r = numpy.dot(w, x)+a//
#然后，输出通过激活函数step_function传递，以映射所需值之间的输入//
#再不断利用训练数据集进行迭代，修正权重向量w。//
#最后再来用训练得到误差为0的分类后的数据（没有误分的意思）来解决这样一个不是线性可分函数的问题

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