感知机：函数与逻辑运算

原创 已于 2022-02-22 09:20:45 修改 · 2.2k 阅读 · 14 ·
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#机器学习 #算法 #人工智能

于 2022-02-21 15:58:51 首次发布
本文探讨了如何使用函数表达式来模拟逻辑运算，通过调整常量A、B、C的值，可以实现与门、与非门、或门的运算。这些表达式与真值表的结果一致。进一步引入感知机模型，展示了当输入增加到n个时，权重和阈值如何影响输出，形成多输入的感知机。感知机作为神经网络的基础单元，由Frank Rosenblatt在1957年提出。

函数包含自变量，因变量与映射。

首先定义一个函数，其数学表达式为

 通过调整常量A，B，C的取值，观察函数f(x1,x2)的输出有什么规律。

 将上表和逻辑与真值表做对比，会发现它们的运算结果是一致的。

与真值表：

 调整常量的值，比如A=0.5   B=0.5   C=0.7 时，也可以得到逻辑与的运算结果。可见常量A,B,C的取值不是唯一的。

最低0.47元/天 解锁文章
python实现感知器（与或运算）
spiritqi的博客
09-30 1864
该直线确定的判定边界将空间内的不同元素划分为正负两类，通过学习得到感知器模型，对于新的新输入向量可预测其输出类别。输入信号是每一个样本的特征，期望的输出是该样本的类别。当输出与类别不同时，可以通过调整突触权值和偏置值，直到每个样本的输出与类别相同。感知器的输出为：y=f(n)=f(wx+b) //其中，w和b为感知器模型参数，w表示全权值，b表示偏置，wx表示w和x的内积。感知器属于一种简单的神经元，在神经网络中通常感知机与神经元的区别就是激活函数的不同，一般常用的激活函数是。感知器中为阶跃函数。
深度学习｜感知机：神经网络之始
三余知行
09-03 1863
感知机经历了从起初的热潮到冷却，再到现代深度学习复兴的过程。其简单而有效的结构与思想成为了现代人工智能的基石，指引了神经网络在各个领域的广泛应用与发展。 感知机的基本结构与学习算法为现代复杂神经网络的设计奠定了理论基础，是理解更高级模型的关键。尽管受限于线性可分性，但其概念与学习算法是现代深度学习（如卷积神经网络、递归神经网络等）的发展提供了基础。感知机的思想指引研究者探索新的激活函数、优化算法及网络架构，从而推动深度学习领域的不断创新。
深度学习（一）：感知器实现逻辑运算
01-20
文章目录1.逻辑运算“AND”、“OR”原理解释2.逻辑运算“AND”、“OR”、“NOT”代码实现3.逻辑运算“XOR” 原理解释 1.逻辑运算“AND”、“OR”原理解释 （1）感知器实现逻辑运算 – AND （“与”） （2）感知器实现逻辑运算 – OR （“或”） （3）实现“与”运算改成“或”运算可以增大权重或减小偏差 2.逻辑运算“AND”、“OR”、“NOT”代码实现 import pandas as pd # TODO: Set weight1, weight2, and bias weight1 = 1 weight2 = 1 bias =-1.2 # AND：1、1、
与或逻辑运算感知器
05-13
“与”、“或”运算感知器，代码中默认的是进行与运算，修改代码中的训练数据即可改变感知器类型。
学习或逻辑运算的感知机 ——神经网络入门
明月朗，潇水寒
12-01 1760
这篇文章中，我是想尝试感知机是否能学习 或运算 。 文中使用了很多图片，用以解释文章每一处疑难点。文章最后，我附上了该例的源码供大家学习。 ...
感知器实现逻辑与运算
m0_58862167的博客
10-03 444
感知器实现逻辑与运算
神经网络中的逻辑运算与感知机：从基础到多层感知机的探索
### 神经网络中的逻辑运算与感知机：从基础到多层感知机的探索 在神经网络的世界里，我们从简单的逻辑运算开始，逐步深入到复杂的多层感知机（MLP）架构，探索其原理、训练方法以及应用。 #### 1. 神经元的逻辑...
26、线性判别与多层感知机：原理、应用与训练
最新发布
tequila的博客
09-02 27
本文深入探讨了线性判别与多层感知机的原理、结构及训练方法。从单变量分类问题出发，介绍了通过引入额外变量或多个线性判别实现复杂边界划分的方法。随后阐述了感知机的基本结构与功能，并详细描述了其在线学习和权重更新机制。文章进一步介绍了多层感知机（MLP）的结构优势，特别是其处理非线性可分问题的能力，并讲解了反向传播算法的实现步骤。最后展示了MLP在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的广泛应用，强调了其在现代机器学习中的重要地位。
5、感知机：原理、局限与线性代数实现
open4的博客
07-18 41
本博文详细介绍了感知机的基本原理、分类能力与局限性，探讨了如何通过组合多个感知机解决非线性可分问题，如异或（XOR）问题。同时，博文深入解析了线性代数在感知机中的核心作用，包括向量、矩阵运算及其在高效计算中的实现。此外，还分析了感知机与深度学习之间的联系，并展望了未来深度学习的发展方向。通过本博文，读者可以全面了解感知机的工作机制及其在现代深度学习中的基础地位。
用感知器实现或运算
再走一步
05-19 2193
CODEimport java.util.Scanner;public class OR { static int N = 2; static double[] W = new double[N]; static double sita = Math.random(); static int[] X = new int[N]; static int Y = 0; static double c =...
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weixin_30409849的博客
05-15 601
慢慢发现，百度上很多东西都没有，还是得自己去写，代码很简单，慢慢看就容易看懂，建议看之前，先看这篇文章 转载请注明：http://www.cnblogs.com/gambler/p/9039607.html #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAX_SIZE 1000000 //或运算结果图 /...
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09-26 7011
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猿来这样-谢厂节的博客
04-06 2188
单层感知机具有简单易懂的结构和快速的计算速度等优点，它只有一个神经元，只需要计算输入的加权和，再进行简单的阈值处理即可输出结果。这种简单的结构使得单层感知机在处理一些简单的分类问题时非常有效，训练速度也比较快。
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08-31 1310
1. 与门、与非门、或门 与门真值表： 与非门真值表： 或门真值表： perceptron.py: import numpy as np # 使用权重和偏置实现逻辑电路 def AND(x1, x2): """与门""" x_input = np.array([x1, x2]) weight = np.array([1, 1]) bais = -2 ...
感知机perceptron 与或非异或问题的编程实现
11-28 932
感知机 perceptron含义与门或门非门异或门 含义 感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。 f(x)=sign(w*x+b) 与门 与门仅在两个输入均为1时输出1，其他时候则输出0: # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def AND(x1, x2): x = np.array([x1, x2]) w = np.array([0.5
自然语言处理--感知机实现逻辑或问题（线性）
糯米君的博客
01-16 462
通过仅向计算机展示一些标记样本来教它学会或问题。 逻辑或（OR）：如果一个表达式的一边或另一边为真（或两边都为真），则逻辑或语句的结果为真。 from random import random import numpy as np sample_data = [[0, 0], # False, False [0, 1], # False, True [1, 0], # True, False [1, 1]] #
用感知机（Perceptron）实现逻辑AND功能的Python3代码
weixin_30289831的博客
02-26 622
之所以写这篇随笔，是因为参考文章（见文尾）中的的代码是Python2的，放到Python3上无法运行，我花了些时间debug，并记录了调试经过。 参考文章中的代码主要有两处不兼容Python3，一个是lambda函数的使用，另一个是map()的使用。 先放我修改调试后的代码和运行结果，再记录调试经过。 源代码： 1 #coding=utf-8 2 ...
代码实现逻辑与、或的感知器
fly_Xiaoma的博客
02-12 4664
感知器（有些成为感知机）属于一种简单的神经元，在神经网络中通常感知机与神经元的区别就是激活函数的不同，一般常用的激活函数是sigmoid函数,感知机中为step function（阶跃函数） 给出一组矩阵，利用神经网络的反向传播功能（BP）来训练一种能够实现逻辑与、或的感知器(最重要的是训练权重w和偏置b） import numpy as np samples_and = [ [0,...
感知机及算法实现
Hello World
10-21 1459
1、感知机二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值，感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。 感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机学习算法具有简单、易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式，感知机预测是用学习到的感知机模型对新的输入实例进行分类。 2、感知机：假设输入空间（特征空间）是X⊆R，输出空间Y={+1，-1}，输入x∈X表示
感知机原始形式实现：代码与注释详解
1. **模型定义**：感知机模型本质上是一个线性二分类器，它通过输入特征向量和权重向量进行点积运算，再通过一个激活函数（通常是符号函数）来确定分类结果。 2. **权重和偏置初始化**：在实现中，需要初始化权重...
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