🤖 Как создать персептрон на Python: практическое руководство 🐍

Для создания персептрона на Python вам потребуется использовать библиотеку numpy для линейной алгебры и определения весов и порогов. Вот простой пример создания персептрона:

import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, input_size):
        self.weights = np.zeros(input_size)
        self.bias = 0

    def predict(self, inputs):
        summation = np.dot(inputs, self.weights) + self.bias
        activation = 1 if summation >= 0 else 0
        return activation

    def train(self, inputs, targets, epochs):
        for _ in range(epochs):
            for input, target in zip(inputs, targets):
                prediction = self.predict(input)
                error = target - prediction
                self.weights += error * input
                self.bias += error

В этом примере мы создаем класс Perceptron со следующими методами:

• __init__: Инициализирует веса и порог персептрона нулем.
• predict: Вычисляет активацию персептрона на основе входных данных и текущих весов и порога.
• train: Обучает персептрон на основе входных данных и целевых значений, используя алгоритм обратного распространения ошибки.

Вы можете использовать этот код, чтобы создать экземпляр персептрона и начать его обучение, передавая входные данные и соответствующие целевые значения:

inputs = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
targets = np.array([0, 0, 0, 1])

perceptron = Perceptron(input_size=2)
perceptron.train(inputs, targets, epochs=10)

Это базовый пример, но вы можете настроить и расширить его в соответствии с вашими требованиями. Удачи в создании персептрона на Python!

Как сделать персептрон на Python

Персептрон - это простейшая модель искусственной нейронной сети, используемая для классификации данных.

Шаг 1: Импорт необходимых библиотек

import numpy as np
    

Шаг 2: Определение класса Perceptron

class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, n_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.n_iterations = n_iterations

    def train(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.weights = np.zeros(n_features + 1)  # +1 for bias
        self.errors = []

        for _ in range(self.n_iterations):
            error = 0
            for i in range(n_samples):
                x = np.insert(X[i], 0, 1)  # insert bias term
                y_pred = self.predict(x)
                update = self.learning_rate * (y[i] - y_pred)
                self.weights += update * x
                error += int(update != 0.0)
            self.errors.append(error)

    def predict(self, X):
        linear_output = np.dot(X, self.weights[1:]) + self.weights[0]
        return np.where(linear_output >= 0, 1, -1)
    

Шаг 3: Создание экземпляра класса и обучение модели

X = np.array([[2, 3], [4, 1], [1, 5], [6, 2]])
y = np.array([-1, -1, 1, 1])

perceptron = Perceptron()
perceptron.train(X, y)
    

Шаг 4: Проверка работы модели

test_data = np.array([[3, 4], [5, 2]])
predictions = perceptron.predict(test_data)

for i in range(len(predictions)):
    print(f"Точка {test_data[i]} классифицирована как {predictions[i]}")
    

Объяснение кода

В начале кода мы импортируем необходимую библиотеку Numpy, которая предоставляет функционал для работы с массивами данных.

Далее мы определяем класс Perceptron, который содержит методы для обучения (train) и предсказания (predict).

Метод train основан на алгоритме градиентного спуска. Он обновляет веса нейрона на каждой итерации в соответствии с функцией потерь. Мы используем градиентный спуск для минимизации ошибки классификации.

Метод predict принимает на вход входные данные X и возвращает предсказанный класс (1 или -1) на основе обученных весов.

После определения класса мы создаем экземпляр персептрона и обучаем его на обучающих данных X и соответствующих метках y.

В конце мы проверяем работу обученной модели на тестовых данных test_data и выводим предсказания для каждой точки.