理論知識見
直接上python3**
#coding utf-8
from functools import reduce
class perceptron(object):
#初始化，輸入訓練數目，啟用函式
def __init__(self,input_num,activator):#activator為啟用函式
self.activator=activator
self.weights=[0.0 for _ in range(input_num)]#權重初始化為0
self.bias=0.0#偏置初始化為0.0
#運算def operation(self,input_vec):
#對啟用函式中的引數做運算，x[0]代表input_vec,x[1]代表weights
return self.activator(reduce(lambda a,b:a+b,map(lambda x:x[0]*x[1],zip(input_vec,self.weights)),0.0)+self.bias)#0.0為reduce的初始計算值
#權值更新
def updata(self,input_vec,output,label,rate):
delta=label-output
self.weights=list(map(lambda x:x[1]+rate*delta*x[0],zip(input_vec,self.weights)))#加上list跟python2有區別
self.bias+=rate*delta
#訓練，輸入資料及對應標籤，迭代次數，學習率
def train(self,input_vecs,labels,iteration_num,rate):
for i in range(iteration_num):#iteration_num次迭代
samples=zip(input_vecs,labels)#打包
for (input_vec,label) in samples:
output=self.operation(input_vec)#計算輸出值
self.updata(input_vec,output,label,rate)#更新
#**def predict(self,input_vec):
return self.operation(input_vec)
#列印權值，偏置
def __str__(self):#內部函式
return "weight: %s, bias: %f"%(self.weights,self.bias)#權值返回用%s
'''實現與(and)函式功能'''
#啟用函式為階躍函式
def andactivator(x):
if x>0:
return 1
else:
return 0
#得到訓練資料
def gettraindata():
input_vecs=[[1,1],[1,0],[0,1],[0,0]]#可重用多次迴圈迭代
labels=[1,0,0,0]
return input_vecs,labels
#訓練感知機
def trainperceptron():
p=perceptron(2,andactivator)
input_vecs,labels=gettraindata()
p.train(input_vecs,labels,100,0.1)#100為迭代次數，0.1為學習率
return p
#主函式
if __name__=='__main__':
train_perceptron=trainperceptron()
print(train_perceptron)
#測試 print(train_perceptron.predict([1,1]))
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