自然語言處理 人工構建感知機（神經單元）

感知機結構如圖：

現在用python**實現它：

import numpy as np

example_input =[1
,.2,.1
,.05,.2
]example_weights =[.2
,.12,.4
,.6,.90
]input_vector = np.array(example_input)
weights = np.array(example_weights)
bias_weight =
.2# 這裡bias_weight * 1只是為了強調bias_weight和其他
# 權重一樣：權重與輸入值相乘，區別只是 bias_weight
# 的輸入特徵值總是 1
activation_level = np.dot(input_vector, weights)
+(bias_weight *1)
print
(activation_level)
# 閾值函式
threshold =
0.5if activation_level >= threshold:
perceptron_output =
1else
: perceptron_output =
0print
(perceptron_output)
# 調整權重值
expected_output =
0new_weights =
for i, x in
enumerate
(example_input):+
(expected_output - perceptron_output)
* x)
weights = np.array(new_weights)
# 初始權重
print
(example_weights)
# 新的權重
print
(weights)

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