把權重 (weight1,weight2) 和偏置項bias設定成正確的值，使得 and 可以實現上圖中的運算。
在這裡，在上圖中可以看出有兩個輸入（我們把第一列叫做input1，第二列叫做input2），在感知器公式的基礎上，我們可以計算輸出。
首先，線性組合就是權重與輸入的點積：linear_combination = weight1*input1 + weight2*input2，然後我們把值帶入單位階躍函式與偏置項相結合，給到我們乙個（0 或 1）的輸出：
perceptron formula
import pandas as pd
# todo: set weight1, weight2, and bias
weight1 = 1.0
weight2 = 1.0
bias = -2
# don't change anything below
# inputs and outputs
test_inputs = [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]
correct_outputs = [false, false, false, true]
outputs =
# generate and check output
for test_input, correct_output in zip(test_inputs, correct_outputs):
linear_combination = weight1 * test_input[0] + weight2 * test_input[1] + bias
output = int(linear_combination >= 0)
is_correct_string = 'yes' if output == correct_output else 'no'
# print output
num_wrong = len([output[4] for output in outputs if output[4] == 'no'])
output_frame = pd.dataframe(outputs, columns=['input 1', ' input 2', ' linear combination', ' activation output', ' is correct'])
if not num_wrong:
print('nice! you got it all correct.\n')
else:
print('you got {} wrong. keep trying!\n'.format(num_wrong))
print(output_frame.to_string(index=false))
學習筆記 感知器 單層感知器舉例
在人體神經網路中，神經細胞是有著基本處理訊號功能的基本單元，單層感知器就是人工神經網路中模擬人體神經細胞的基本單元。單層感知器 單層感知器是最簡單的神經網路，它包含輸入層和輸出層，訊號先經過線性組合器處理然後再經過啟用函式，最後輸出結果。1 輸入節點 input 輸入節點是訊號的輸入端，感知器可以有...
感知器演算法
coding utf 8 created on thu oct 15 13 58 06 2015 author think 感知器演算法 import mkdata as mk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n 100 生成測試...
感知器法則
感知器以乙個實數值向量作為輸入,計算這些輸入的線性組合,然後如果結果大於某個閾值就輸出 1,否則輸出 1。更精確地,如果輸入為 x1 到 xn,那麼感知器計算的輸出為 所以我們的目標是 學習權 w0 wn 的值 我們可以把感知器看作是 n 維例項空間 即點空間 中的超平面決策面。對於超平面一側的例項...