1.下面小關來介紹一下人工智慧之實現簡單神經網路之權重更新演算法
2.來吧展示jupter noterbook
#調庫import numpy as np
#定義感受器
class perceptron(object):
#eta:學習率
#n_iter:權重向量的訓練次數
#w_:神經分叉權重向量
#errors_:用於記錄神經元判斷出錯次數
def _int_(self,eta = 0.01,n_iter = 10):
self.eta = eta
self.n_iter = n_iter
pass
#輸入訓練資料，培訓神經元
#x為輸入樣本向量，y為對應樣本分類
#x:shape[n_samples,n_features]
#例如x[1,2,3],[4,5,6]
#n_samples:2
#n_feature:3
#y:[1,-1]
#初始化權重向量為0，+1因為w0（步調函式閾值）需初始化
def fit(self,x,y):
self.w_ =np.zero(1 + x.shape[1]);
self.errors_ = ;
for _ in range(self.n_iter):
errors = 0
#x[[1,2,3],[4,5,6]]
#y[1,-1]
#zip(x,y) = [[1,2,3,1],[4,5,6,-1]]
for xi,target in zip(x,y):
#update = n * (y-y')
update = self.eta * (target - self.predict(xi))
#xi是乙個向量
#updata * xi 等價於：
self.w_[1:] += updata * xi #注意+=之間沒空格
self.w_[0] += updata #注意+=之間沒空格
errors +=int(update != 0.0)
pass
pass
def net_input(self,x):
return np.dot(x,self.w_[1:]) + self.w_[0]
pass
def predict(self,x):
return np.where(self.net_input(x) >= 0.0 , 1,-1)
pass
pass
3.關於詳細解釋，上面都有注釋
人工智慧和神經網路
人工智慧的發展飛快，這也得益於人工智慧的技術成熟。而人工智慧離不開神經網路，神經網路在人工智慧的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麼究竟是怎麼一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。每乙個科學的技術發展程序都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往...
人工智慧 深層神經網路
對於人臉識別等應用，神經網路的第一層從原始中提取人臉的輪廓和邊緣，每個神經元學習到不同邊緣的資訊 網路的第二層將第一層學得的邊緣資訊組合起來，形 臉的一些區域性的特徵，例如眼睛 嘴巴等 後面的幾層逐步將上一層的特徵組合起來，形 臉的模樣。隨著神經網路層數的增加，特徵也從原來的邊緣逐步擴充套件為人臉的...
人工智慧04 神經網路
這裡我們集中討論具有可調節權值的tlu網路。網路系統通過不斷調節權值，直到其動作計算表現令人滿意來完成學習。tlu網路稱為神經網路是因為它模仿了生物神經元的一些特性。首先介紹如何訓練單個tlu權值，從而使其對某一些訓練集合產生正確的輸出。首先簡要介紹下神經網路。神經網路的每個單元如下 其對應的公式如...