AI实战：从入门到精通系列——用感知器实现情感分类（一）

前言

人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面，感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程，并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习，完成分类任务。

感知器

感知器算法在上个世纪50-70年代很流行，也成功解决了很多问题。并且，感知器算法也是非常简单的。

感知器的定义

感知器示意图：

python实现感知器

环境
Ubuntu16.04 LTS
python 3.x
numpy
代码实现
perception.py

测试

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小编这里推荐加小编的python学习群：895,817, 687def f(x):'''定义激活函数f'''return 1 if x > 0 else 0def get_training_dataset():# 构建训练数据# 输入向量列表input_vecs = [[[1,1,1], [1,1,1]], [[0,0,0],[0,0,0]], [[1,1,1],[0,0,0]], [[0,0,0],[1,1,1]]]# 对应的标签为labels = [1, 0, 0, 0]return input_vecs, labels def train_perceptron():'''训练感知器'''# 创建感知器，输入参数个数为2，维度为3，激活函数为fp = Perceptron(2, 3, f)# 训练，迭代100轮, 学习率为0.05input_vecs, labels = get_training_dataset()p.train(input_vecs, labels, 100, 0.05)# 打印训练获得的权重p.print_weights()return pif __name__ == '__main__': # 训练感知器perception = train_perceptron()# 测试res = perception.predict([[1,0,0], [1,1,1]]) print(‘classification:’， res)

运行结果

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