感知机模型[神经网络入门]

感知机模型为神经网络入门所学

O = f（∑wij * Sj - θi）

利用感知机，模拟一个简单的二值逻辑加法

测试数据：

x1 x2 y

1 1 1

1 0 1

0 1 1

0 0 0

这里我们假设，阈值θi = 0

初始权重全部为0

代码如下

# 利用感知机模拟二值逻辑加法
# 阈值取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) # 设置好权重值
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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