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深度学习85—[深度学习] 感知器

發布時間：2025/3/15 pytorch 27 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了深度学习85—[深度学习] 感知器小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

感知器

為了理解神經網絡，我們應該先理解神經網絡的組成單元——神經元。神經元也叫做感知器。感知器算法在上個世紀50-70年代很流行，也成功解決了很多問題。并且，感知器算法也是非常簡單的。

感知器的定義

下圖是一個感知器：

可以看到，一個感知器有如下組成部分：

輸入權值?一個感知器可以接收多個輸入

?

?

?
激活函數?感知器的激活函數可以有很多選擇，比如我們可以選擇下面這個階躍函數 f

輸出?感知器的輸出由下面這個公式來計算

如果看完上面的公式一下子就暈了，不要緊，我們用一個簡單的例子來幫助理解。

例子：用感知器實現and函數

我們設計一個感知器，讓它來實現and運算。程序員都知道，and是一個二元函數（帶有兩個參數 x1

為了計算方便，我們用0表示false，用1表示true。這沒什么難理解的，對于C語言程序員來說，這是天經地義的。

我們令

輸入上面真值表的第一行，即 x1 = 0, x2 = 0

例子：用感知器實現or函數

同樣，我們也可以用感知器來實現or運算。僅僅需要把偏置項

我們來驗算第二行，這時的輸入是x1 = 0, x2 = 1

也就是當x1 = 0, x2 = 1

感知器還能做什么

事實上，感知器不僅僅能實現簡單的布爾運算。它可以擬合任何的線性函數，任何線性分類或線性回歸問題都可以用感知器來解決。前面的布爾運算可以看作是二分類問題，即給定一個輸入，輸出0（屬于分類0）或1（屬于分類1）。如下面所示，and運算是一個線性分類問題，即可以用一條直線把分類0（false，紅叉表示）和分類1（true，綠點表示）分開。

然而，感知器卻不能實現異或運算，如下圖所示，異或運算不是線性的，你無法用一條直線把分類0和分類1分開。

感知器的訓練

現在，你可能困惑前面的權重項和偏置項的值是如何獲得的呢？這就要用到感知器訓練算法：將權重項 wi 和偏置項 b 初始化為0，然后，利用下面的感知器規則迭代的修改

其中:?

每次從訓練數據中取出一個樣本的輸入向量

編程實戰：實現感知器

完整代碼請參考GitHub:?https://github.com/hanbt/learn_dl/blob/master/perceptron.py?(python2.7)

對于程序員來說，沒有什么比親自動手實現學得更快了，而且，很多時候一行代碼抵得上千言萬語。接下來我們就將實現一個感知器。

下面是一些說明：

使用python語言。python在機器學習領域用的很廣泛，而且，寫python程序真的很輕松。
面向對象編程。面向對象是特別好的管理復雜度的工具，應對復雜問題時，用面向對象設計方法很容易將復雜問題拆解為多個簡單問題，從而解救我們的大腦。
沒有使用numpy。numpy實現了很多基礎算法，對于實現機器學習算法來說是個必備的工具。但為了降低讀者理解的難度，下面的代碼只用到了基本的python（省去您去學習numpy的時間）。

下面是感知器類的實現，非常簡單。去掉注釋只有27行，而且還包括為了美觀（每行不超過60個字符）而增加的很多換行。

class Perceptron(object):def __init__(self, input_num, activator):'''初始化感知器，設置輸入參數的個數，以及激活函數。激活函數的類型為double -> double'''self.activator = activator# 權重向量初始化為0self.weights = [0.0 for _ in range(input_num)]# 偏置項初始化為0self.bias = 0.0def __str__(self):'''打印學習到的權重、偏置項'''return 'weights\t:%s\nbias\t:%f\n' % (self.weights, self.bias)def predict(self, input_vec):'''輸入向量，輸出感知器的計算結果'''# 把input_vec[x1,x2,x3...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起# 變成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]# 然后利用map函數計算[x1*w1, x2*w2, x3*w3]# 最后利用reduce求和return self.activator(reduce(lambda a, b: a + b,map(lambda (x, w): x * w, zip(input_vec, self.weights)), 0.0) + self.bias)def train(self, input_vecs, labels, iteration, rate):'''輸入訓練數據：一組向量、與每個向量對應的label；以及訓練輪數、學習率'''for i in range(iteration):self._one_iteration(input_vecs, labels, rate)def _one_iteration(self, input_vecs, labels, rate):'''一次迭代，把所有的訓練數據過一遍'''# 把輸入和輸出打包在一起，成為樣本的列表[(input_vec, label), ...]# 而每個訓練樣本是(input_vec, label)samples = zip(input_vecs, labels)# 對每個樣本，按照感知器規則更新權重for (input_vec, label) in samples:# 計算感知器在當前權重下的輸出output = self.predict(input_vec)# 更新權重 self._update_weights(input_vec, output, label, rate)def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):'''按照感知器規則更新權重'''# 把input_vec[x1,x2,x3,...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起# 變成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]# 然后利用感知器規則更新權重delta = label - outputself.weights = map(lambda (x, w): w + rate * delta * x,zip(input_vec, self.weights))# 更新biasself.bias += rate * delta

接下來，我們利用這個感知器類去實現and函數。

def f(x):'''定義激活函數f'''return 1 if x > 0 else 0 def get_training_dataset():'''基于and真值表構建訓練數據'''# 構建訓練數據# 輸入向量列表input_vecs = [[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]# 期望的輸出列表，注意要與輸入一一對應# [1,1] -> 1, [0,0] -> 0, [1,0] -> 0, [0,1] -> 0labels = [1, 0, 0, 0]return input_vecs, labels def train_and_perceptron():'''使用and真值表訓練感知器'''# 創建感知器，輸入參數個數為2（因為and是二元函數），激活函數為fp = Perceptron(2, f)# 訓練，迭代10輪, 學習速率為0.1input_vecs, labels = get_training_dataset()p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1)#返回訓練好的感知器return p if __name__ == '__main__': # 訓練and感知器and_perception = train_and_perceptron()# 打印訓練獲得的權重print and_perception# 測試print '1 and 1 = %d' % and_perception.predict([1, 1])print '0 and 0 = %d' % and_perception.predict([0, 0])print '1 and 0 = %d' % and_perception.predict([1, 0])print '0 and 1 = %d' % and_perception.predict([0, 1])

將上述程序保存為perceptron.py文件，通過命令行執行這個程序，其運行結果為：

神奇吧！感知器竟然完全實現了and函數。讀者可以嘗試一下利用感知器實現其它函數。

參考鏈接：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855

轉載于:https://www.cnblogs.com/hechangchun/p/11082898.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习85—[深度学习] 感知器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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