感知機和線性單元的C 版本

本文的原版python**參考了以下文章：

零基礎入門深度學習(1) - 感知器

零基礎入門深度學習(2) - 線性單元和梯度下降

在機器學習如火如荼的時代，python大行其道，幾乎所有的機器學習的程式都是python寫的。

.net的機器學習庫有，但是非常少，tensorflow也暫時並不支援.net.

寫這篇文章的目的，也只是想嘗試一下，通過將python的源**改寫成net來更加深入的理解感知機的原理。

畢竟在改寫的時候，每一行**都必須研究一下，很多知識是無法混過去的。

感知機的模型其實就這麼簡單，本文也不是深度學習的科普，所以具體不解釋。

（題外話 .net core 暫時沒有system.math的支援，對於一些簡單的機器學習，改寫起來沒有問題，但是稍微複雜一些就無能為力了。）

乙個感知機的**大概是這個樣子的，這裡矩陣的實現還是很原始的list>的方法不知道是否有其他寫法。

using system;

using system.collections.generic;
public class perceptron
activator = activator;
bias = 0.0f;
}public override string tostring()
s += "bias:" + this.bias;
return s;
}public float predict(listinput_vec)
//偏置項
sum += bias;
return activator(sum);
}public void train(list> input_vecs, listlabels, int interation, float rate)
}private void one_iteration(list> input_vecs, listlabels, float rate)
}private void update_weights(listinput_vec, float output, float label, float rate)
//更新bias
bias += rate * delta;}}

anddemo是通過感知機模擬乙個and函式，linearunitdemo則是模擬乙個線性單元函式。

using system;

using system.collections.generic;
namespace csharp
static void linearunitdemo()
;perceptron p = new perceptron(1, activator);
list> input_vecs = new list>();
input_vecs.add(new list());
input_vecs.add(new list());
input_vecs.add(new list());
input_vecs.add(new list());
input_vecs.add(new list());
input_vecs[0].add(5);
input_vecs[1].add(3);
input_vecs[2].add(8);
input_vecs[3].add(1.4f);
input_vecs[4].add(10.1f);
listlabels = new list();
labels.add(5500);
labels.add(2300);
labels.add(7600);
labels.add(1800);
labels.add(11400);
p.train(input_vecs, labels, 50, 0.01f);
system.console.writeline(p.tostring());
system.console.writeline(input_vecs[0][0] + " years: " + p.predict(input_vecs[0]));
system.console.writeline(input_vecs[1][0] + " years: " + p.predict(input_vecs[1]));
system.console.writeline(input_vecs[2][0] + " years: " + p.predict(input_vecs[2]));
system.console.writeline(input_vecs[3][0] + " years: " + p.predict(input_vecs[3]));
system.console.writeline(input_vecs[4][0] + " years: " + p.predict(input_vecs[4]));
}static void anddemo()
;perceptron p = new perceptron(2, activator);
list> input_vecs = new list>();
input_vecs.add(new list());
input_vecs.add(new list());
input_vecs.add(new list());
input_vecs.add(new list());
input_vecs[0].add(1);
input_vecs[0].add(1);
input_vecs[1].add(0);
input_vecs[1].add(0);
input_vecs[2].add(1);
input_vecs[2].add(0);
input_vecs[3].add(0);
input_vecs[3].add(1);
listlabels = new list();
labels.add(1);
labels.add(0);
labels.add(0);
labels.add(0);
p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1f);
system.console.writeline(p.tostring());
system.console.writeline("1 and 1 =" + p.predict(input_vecs[0]));
system.console.writeline("0 and 0 =" + p.predict(input_vecs[1]));
system.console.writeline("1 and 0 =" + p.predict(input_vecs[2]));
system.console.writeline("0 and 1 =" + p.predict(input_vecs[3]));}}
}

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