Pytorch 阶跃函数，与门电路

Dini_Dini

于 2021-02-02 11:57:41 发布

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文章标签：深度学习

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本文通过PyTorch库实现了一个简单的AND门电路模型。利用阶跃函数作为激活函数，通过线性组合输入数据并应用阈值来模拟AND逻辑运算。实验使用了四组不同的二进制输入数据，并对比了预期输出与模型的实际输出。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#阶跃函数，与门电路
import torch
X = torch.tensor([[1,0,0],[1,1,0],[1,0,1,],[1,1,1]] ,dtype = torch.float32)
andgate = torch.tensor([[0],[0],[0],[1]],dtype = torch.float32)
w = torch.tensor([-0.2,0.15,0.15] ,dtype = torch.float32) # b,w1,w2

def LinearRwithsign(X,w):
    zhat = torch.mv(X,w)
    andhat = torch.tensor([int(x) for x in zhat>=0],dtype = torch.float32)  #int(True)=1,int(False)=0
    return zhat,andgate
zhat,andgate = LinearRwithsign(X,w)
print(andgate)
print(andhat)