感知器訓練（perceptron rule）
物件： 單個單元（perceptron unit）
用途： 處理線性可分的資料集
對下列公式進行有限次的迭代[repeat x,y]：
目的： 設定權值以便獲得與預期相同的資料集
方式：通過不斷地修改權值來實現目的，這裡採用給權值w賦予學習速率的方式，但碰到乙個問題是原先的實際輸出值是跟閾值θ做比較的，這個演算法沒有辦法對θ賦予學習規則，所以需要學習θ，這裡引入乙個簡單的實際學習技巧，把θ視為另一種權值，考慮閾值函式的工作方式，採用w和x的線性組合，然後將其與θ進行比較，考慮從兩端減去θ，θ就變成了另乙個權值（w=-θ），使得處理閾值θ就和處理權值w一樣，之後所做的比較都是相對於0而不是θ。
權值變化：y即輸出結果，將它與當前權值形成的網路的實際結果作比較。
權值變化中的學習速率引數的目的是為了將值降下來，我們不希望過度，我們要找到資料的移動方向，然後只需在這個方向上稍作改動。
以下的差值比較如果輸出正確即為0，權值就沒有發生任何變化。
如果輸出錯誤，-1的情況下，說明x輸入的值太大，需要將權值沿著相反方向移動很多
0的情況下，說明x輸入的值太小，需要增加權值，使得求和值變大。
建立感知器
import numpy as np
class perceptron:
def __init__(self, weights = np.array([1]), threshold = 0):
self.weights = weights
self.threshold = threshold
def activate(self,inputs):
strength = np.dot(self.weights, inputs)
if strength <= self.threshold :
self.result = 0
else:
self.result = 1
return self.result
感知器演算法與神經網路
感知器作為人工神經網路中最基本的單元，有多個輸入和乙個輸出組成。雖然我們的目的是學習很多神經單元互連的網路，但是我們還是需要先對單個的神經單元進行研究。感知器演算法的主要流程 首先得到n個輸入，再將每個輸入值加權，然後判斷感知器輸入的加權和最否達到某一閥值v，若達到，則通過sign函式輸出1，否則輸...
神經網路（單層感知器）
感知器是神經網路中的乙個概念，在1950s由frank rosenblatt第一次引入。單層感知器是最簡單的神經網路。它包含輸入層和輸出層，而輸入層和輸出層是直接相連的。與最早提出的mp模型不同，神經元突觸權值可變，因此可以通過一定規則進行學習。可以快速 可靠地解決線性可分的問題。單層感知器由乙個線...
神經網路 單層感知器
神經網路是非常重要的且用途廣泛，通過模擬人體的處理資訊方式來解決問題，下面就來介紹一下單層感知器。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 輸入資料 x np.array 1,3,3 1,4,3 1,1,1 1,0,2 標籤y np.arr...