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.array([[
1],[
1],[
-1],
[-1]
])#權值初始化，3行1列，取值範圍-1到1
w =(np.random.random([3
,1])
-0.5)*
2print
(w)#學習率設定
lr =
0.11
#神經網路輸出
o =0
#除以x.shape()防止每次更新權值過大
#給x轉置是為了符合矩陣乘法的規範
defupdate()
:global x,y,w,lr
o = np.sign(np.dot(x,w)
)    w_c = lr*
(x.t.dot(y-o))/
int(x.shape[0]
)    w = w + w_c

[[ 0.00716618]

[ 0.09579097]

[ 0.86859556]]

for i in

range
(100):
update(
)#更新權值
print
(w)#列印當前權值
print
(i)#列印迭代次數
o = np.sign(np.dot(x,w)
)#計算當前輸出
#all函式意思是當o與y結果完全符合時，才返回true
if(o == y)
.all()
:print
("finished"
)print
("epoch"
,i)break
#正樣本
x1 =[3
,4]y1 =[3
,3]#負樣本
x2 =[1
,0]y2 =[1
,2]#計算分界線的斜率以及截距
k =-w[1]
/w[2
]d =
-w[0
]/w[2]
print
('k='
,k)print
('d='
,d)xdata =(0
,5)plt.figure(
)plt.plot(xdata,xdata*k+d,
'r')
plt.scatter(x1,y1,c=
'b')
plt.scatter(x2,y2,c=
'y')
plt.show(
)

這章的總結沒有太多，主要有乙個公式需要明白：

明白這個公式之後，也就明白了k和b的計算方法。

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