深度學習的一點點一點點知識

我們手裡有大量的x和y，求權重訓練的是權重資料樣本

身高0體重0

血型0.3

腳指頭0.8

一組x計算出對應的乙個y

計算過程是w

下面的就是最基礎的公式

我們已知資料是大量的x和y

希望通過「西塔」來獲得w

x1x2y0

0001

0100

111上述就是乙個與門的構成，其中原理應該長腦子就會，所以說我們直接上**

def

and(x1, x2)
: w1, w2, theta =
0.5,
0.5,
0.7 tmp = x1*w1 + x2*w2
if tmp <= theta:
return
0elif tmp > theta:
return
1

與非門

0010

1110

1110

或門

0000

1110

1111

感知機的簡單實現

了解上述的閘電路之後，我們開始實現乙個簡單的感知機

剛才的與門**知識乙個基礎部分，我們先對它們的實現稍作修改

這裡用到了這個公式

import  numpy as np

x = np.array([0
,1])
w = np.array(
[0.5
,0.5])
b =-
0.7print
(np.
sum(w*x)
)print
(np.
sum(w*x)
+b)#0.5
#-0.19999999999999996

由此我們可以看出，當numpy的兩個陣列元素相同的時候，我們對他們進行相乘相加和（即—numpy.sum()方法）

再和b（偏置）相加，即可完成上述公式運算

def

and(x1, x2)
: w1, w2, theta =
0.5,
0.5,
0.7 tmp = x1*w1 + x2*w2
if tmp <= theta:
return
0elif tmp > theta:
return
1#0 0 0 1 

import  numpy as np

defand
(x1,x2)
: w = np.array(
[0.5
,0.5])
x = np.array(
[x1,x2]
) b =
-0.7
tmp = np.
sum(w*x)
+b if tmp <=0:
return
0elif tmp >0:
return
1#0 0 0 1 

具體的說，w1和w2 是控制輸入訊號重要性的引數，而偏置（b）是調整神經元被啟用的容易程度（輸出訊號為1的程度）的引數。

import numpy as np

defnand
(x1,x2)
: w = np.array([-
0.5,
-0.5])
#僅權重和偏置改變了
x = np.array(
[x1,x2]
) b =
0.7 tmp = np.
sum(w*x)
+b if tmp <=0:
return
0elif tmp >0:
return
1def
or(x1, x2)
: x = np.array(
[x1, x2]
) w = np.array(
[0.5
,0.5])
# 僅權重和偏置與and不同！
b =-0.2
tmp = np.
sum(w*x)
+ b if tmp <=0:
return
0else
:return
1# 1 1 1 0
# 0 1 1 1

與門、與非門、或門是具有相同構造的感知機，區別只在於權重引數的值。因此，在與非門 和或門的實現中，僅設定權重和偏置的值這一點和與門的實現不同。

def

xor(x1,x2)
: s1 = nand(x1,x2)
s2 = or(x1,x2)
y = and(s1,s2)
return y
# 0 1 1 0

但是有數字邏輯基礎的話，應該不難理解

一點點感想

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一點點感悟

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