感知器，也可翻譯為感知機，是frank rosenblatt在2023年就職於cornell航空實驗室(cornell aeronautical laboratory)時所發明的一種人工神經網路。將權重初始化為 0 或乙個很小的隨機數它可以被視為一種最簡單形式的前饋式人工神經網路，是一種二元線性分類器。
感知器是生物神經細胞的簡單抽象，神經細胞結構大致可分為：樹突、突觸、細胞體及軸突。
單個神經細胞可被視為一種只有兩種狀態的機器——激動時為『是』，而未激動時為『否』。
神經細胞的狀態取決於從其它的神經細胞收到的輸入訊號量，及突觸的強度（抑制或加強）。
當訊號量總和超過了某個閾值時，細胞體就會激動，產生電脈衝。電脈衝沿著軸突並通過突觸傳遞到其它神經元。
為了模擬神經細胞行為，與之對應的感知機基礎概念被提出，如權量（突觸）、偏置（閾值）及啟用函式（細胞體）。
unit_step = lambda x: 0 if x < 0 else 1
w=np.random.rand(len(input_data[0]))#隨機生成[0,1)之間,作為初始化w
bias=0.0#偏置
計算輸出值 y^.
更新權重
for i in range(iteration):
samples= zip(input_data,y)
for (input_i,label) in samples:#對每一組樣本
#計算f(w*xi+b),此時x有兩個
result=input_i*w+bias
#print(result)
result=float(sum(result))
print(result)
y_pred=float(unit_step(result))#計算輸出值 y^
w=w+rate*(label-y_pred)*np.array(input_i)#更新權重
bias=rate*(label-y_pred)#更新bias
return w,bias
def load_data():
input_data=[[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]
labels=[1,0,0,0]
return input_data,labels
'''1.將權重初始化為 0 或乙個很小的隨機數
2.對於每個訓練樣本 x(i) 執行下列步驟：
計算輸出值 y^.
更新權重
'''def
load_data()
: input_data=[[
1,1]
,[0,
0],[
1,0]
,[0,
1]] labels=[1
,0,0
,0]return input_data,labels
deftrain_pre
(input_data,y,iteration,rate)
:#*************************==
''' 引數：
input_data:輸入資料
y：標籤列表
iteration：訓練輪數
rate:學習率
'''#*************************===
unit_step =
lambda x:
0if x <
0else
1 w=np.random.rand(
len(input_data[0]
))#隨機生成[0,1)之間,作為初始化w
bias=
0.0#偏置
for i in
range
(iteration)
: samples=
zip(input_data,y)
for(input_i,label)
in samples:
#對每一組樣本
#計算f(w*xi+b),此時x有兩個
result=input_i*w+bias
result=
float
(sum
(result)
) y_pred=
float
(unit_step(result)
)#計算輸出值 y^
w=w+rate*
(label-y_pred)
*np.array(input_i)
#更新權重
bias=rate*
(label-y_pred)
#更新bias
return w,bias
defpredict
(input_i,w,b)
: unit_step =
lambda x:
0if x <
0else
1#定義啟用函式
result=result=result=input_i*w+b
result=
sum(result)
y_pred=
float
(unit_step(result)
(y_pred)
if __name__==
'__main__'
: input_data,y=load_data(
) w,b=train_pre(input_data,y,20,
0.01
) predict([1
,1],w,b)
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