图解 感知机 原理

最新推荐文章于 2024-10-16 20:53:10 发布
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分类专栏： 机器学习模型 文章标签： 机器学习 python
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感知机模型

定义：
是神经网络与SVM的基础，
感知机有两层神经元组成，如下图所示：
n
输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”。
感知机能轻松实现逻辑与，或，非运算

  • 与：x1+x2-2，仅在x1=x2时，y=1
  • 或：x1+x2-0.5,仅在x1=1或x2=1是，y=1
  • 非：-0.6x1+0+0.5，当x1=1时，y=0，x1=0时，y=1

感知机算法
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

感知机实现与、或、与非门和异或门
及时总结
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感知机模型图片
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关于感知机模型的图片，通常可以从以下几个方面入手寻找： 1. **学术资源网站** 可以访问Google Scholar (https://scholar.google.com/) 或者 arXiv (https://arxiv.org/) 进行关键词搜索，例如“Perceptron Model Machine Learning”，这些平台可能会附带论文中的图表。 2. **在线课程和教程** 许多公开的机器学习课程（如Coursera、edX）或博客文章中会有详细的感知机模型图解。常见的搜索引擎查询方式可以是：“perceptron model diagram machine learning”。 3. **技术社区** 技术论坛如Stack Overflow[^1] 和 GitHub 上可能也有开发者分享的相关图像资料。GitHub仓库尤其适合查找代码实现及其配套说明文档中的插图。 4. **书籍封面与内部插图** 如果您拥有某些经典的机器学习教材电子版，比如《Pattern Recognition and Machine Learning》 by Christopher M. Bishop 或者 《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》 by Kevin P. Murphy ，它们往往包含高质量的教学图形展示如何构建及理解感知机工作原理。 以下是有关于感知机的一些基本概念描述以便帮助更精准定位所需类型的图片: ### 感知机简介 感知机是一种简单的线性分类器，旨在找到能将两类数据点分离的最佳直线(二维情况下)或多维超平面(n>2维度)[^3]. 它的工作机制依赖于不断调整权重向量 w 和偏置项 b 来最小化错误分类样本的数量直到收敛为止. ```python import numpy as np class Perceptron: def __init__(self, lr=0.01, epochs=10): self.lr = lr self.epochs = epochs def fit(self, X, y): n_samples, n_features = X.shape self.weights = np.zeros((n_features,)) self.bias = 0 for _ in range(self.epochs): for idx, x_i in enumerate(X): condition = y[idx] * (np.dot(x_i, self.weights) + self.bias) if condition <= 0: update = self.lr * y[idx] self.weights += update * x_i self.bias += update def predict(self, X): linear_output = np.dot(X, self.weights) + self.bias return np.where(linear_output >= 0, 1, -1) ``` 此代码片段展示了最基本的感知机算法框架，其中涉及到了权重更新规则等内容，对于初学者来说配合相应的流程图会更加直观易懂[^2].
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