原文:机器学习 感知机实现与、或、与非门和异或门

机器学习 感知机 perceptron what is 感知机 单层感知机运用实例 多层感知机 what is 感知机 感知机接收多个输入信号,输出一个信号。 接收两个信号的感知机,如下图: x 与x 是输入信号 y是输出信号 w 与w 是权重。圆圈O代表 神经元 或者 节点 。 神经元被激活:当x w x w 超过某个界限值时,y才会输出 。 阈值:这里将界限值称为阈值,用 符号表示。 权重越 ...

2022-04-05 13:59 0 1023 推荐指数:

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Python实现感知器的逻辑电路(与门、与非门或门异或门

在神经网络入门回顾(感知器、多层感知器)中整理了关于感知器和多层感知器的理论,这里实现关于与门、与非门或门异或门的代码,以便对感知器有更好的感觉。 此外,我们使用 pytest 框架进行测试。 与门、与非门或门 通过一层感知器就可以实现与门、与非门或门。 先写测试代码 ...

Thu Sep 05 21:39:00 CST 2019 0 1152
与门、或门非门与非门、或非门异或门

1、与门(AND gate):当所有的输入同时为高电平1时,输出才为高电平1,否则输出为低电平0。总结规律:全1为1,有0为02、或门 (OR gate):只要输入中有一个为高电平1,输出就为高电平1;只有当所有的输入全为低电平0时,输出才为低电平0。总结规律: 全0为0,有1为13、非门 ...

Tue Mar 03 07:39:00 CST 2020 0 16819
与门、或门非门与非门、或非门异或门

1、与门(AND gate):当所有的输入同时为高电平1时,输出才为高电平1,否则输出为低电平0。总结规律:全1为1,有0为02、或门 (OR gate):只要输入中有一个为高电平1,输出就为高电平1;只有当所有的输入全为低电平0时,输出才为低电平0。总结规律: 全0为0,有1为13、非门 ...

Fri Nov 12 22:34:00 CST 2021 0 9891
机器学习感知机实现(1)

前提 这系列文章不是为了去研究那些数学公式怎么推导,而是为了能将机器学习的思想快速用代码实现。最主要是梳理一下自己的想法。 感知机 感知机,就是接受每个感知元(神经元)传输过来的数据,当数据到达某个阀值的时候就会产生对应的行为如下图,对应每个感知元有一个对应的权重,当数据到达阀值u的时候就会 ...

Sun Dec 04 02:29:00 CST 2016 0 2003
机器学习--多层感知机(2)

简单的感知机的使用界限上一节介绍了一个简单的感知机的运作过程,如下图: 由于输出的是0和1,所以激活函数f(u)的结果也是0或者1。 虽然简单的感知机可以解决一些问题,但是当涉及到比较复杂的问题的时候简单的感知机明显无法做到我们想要的。比如XOR运算。 对于简单的感知机的权重 ...

Sun Dec 04 22:45:00 CST 2016 0 2262
机器学习——感知机

预测是用学习得到的感知机模型对新的输入实例进行分类,是神经网络与支持向量的基础。    2 感知 ...

Sat May 22 05:17:00 CST 2021 0 3460
机器学习——Perceptron(感知机)

Introduce 感知机模型(Perceptron)是一个最简单的有监督的二分类线性模型。他可以从两个方面进行介绍 方面一 问题分析 问题(一维):儿童免票乘车问题(孩子身高低于1.2m可以免票上车) 这转换成数学表达式就是 $x:$身高,$y:\{-1:$免票 ,$1:$购票 ...

Sun Dec 19 22:00:00 CST 2021 0 130
 
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