Python如何實現感知器的邏輯電路
在神經網絡入門回顧(感知器、多層感知器)中整理瞭關於感知器和多層感知器的理論,這裡實現關於與門、與非門、或門、異或門的代碼,以便對感知器有更好的感覺。
此外,我們使用 pytest 框架進行測試。
pip install pytest
與門、與非門、或門
通過一層感知器就可以實現與門、與非門、或門。
先寫測試代碼 test_perception.py:
from perception import and_operate, nand_operate, or_operate def test_and_operate(): """ 測試與門 :return: """ assert and_operate(1, 1) == 1 assert and_operate(1, 0) == 0 assert and_operate(0, 1) == 0 assert and_operate(0, 0) == 0 def test_nand_operate(): """ 測試與非門 :return: """ assert nand_operate(1, 1) == 0 assert nand_operate(1, 0) == 1 assert nand_operate(0, 1) == 1 assert nand_operate(0, 0) == 1 def test_or_operate(): """ 測試或門 :return: """ assert or_operate(1, 1) == 1 assert or_operate(1, 0) == 1 assert or_operate(0, 1) == 1 assert or_operate(0, 0) == 0
寫完測試代碼,後面直接輸入命令 pytest -v 即可測試代碼。
這三個門的權重和偏置是根據人的直覺或者畫圖得到的,並且不是唯一的。以下是簡單的實現,在 perception.py 中寫上:
import numpy as np def step_function(x): """ 階躍函數 :param x: :return: """ if x <= 0: return 0 else: return 1 def and_operate(x1, x2): """ 與門 :param x1: :param x2: :return: """ x = np.array([x1, x2]) w = np.array([0.5, 0.5]) b = -0.7 return step_function(np.sum(w * x) + b) def nand_operate(x1, x2): """ 與非門 :param x1: :param x2: :return: """ x = np.array([x1, x2]) w = np.array([-0.5, -0.5]) b = 0.7 return step_function(np.sum(w * x) + b) def or_operate(x1, x2): """ 或門 :param x1: :param x2: :return: """ x = np.array([x1, x2]) w = np.array([0.5, 0.5]) b = -0.3 return step_function(np.sum(w * x) + b)
運行 pytest -v 確認測試通過。
========================================================================== test session starts =========================================================================== platform darwin -- Python 3.6.8, pytest-5.1.2, py-1.8.0, pluggy-0.12.0 -- /Users/mac/.virtualenvs/work/bin/python3 ... collected 3 items test_perception.py::test_and_operate PASSED [ 33%] test_perception.py::test_nand_operate PASSED [ 66%] test_perception.py::test_or_operate PASSED [100%] =========================================================================== 3 passed in 0.51s ============================================================================
異或門
如上圖所示,由於異或門不是線性可分的,因此需要多層感知器的結構。
使用兩層感知器可以實現異或門。
修改 test_perception.py 文件,加入異或門的測試代碼 :
from perception import and_operate, nand_operate, or_operate, xor_operate
以及
def test_xor_operate(): """ 測試異或門 :return: """ assert xor_operate(1, 1) == 0 assert xor_operate(1, 0) == 1 assert xor_operate(0, 1) == 1 assert xor_operate(0, 0) == 0
在 perception.py 文件裡加入異或門的函數:
def xor_operate(x1, x2): """ 異或門 :param x1: :param x2: :return: """ s1 = nand_operate(x1, x2) s2 = or_operate(x1, x2) return and_operate(s1, s2)
我們通過與非門和或門的線性組合實現瞭異或門。
運行命令 pytest -v 測試成功。
========================================================================== test session starts =========================================================================== platform darwin -- Python 3.6.8, pytest-5.1.2, py-1.8.0, pluggy-0.12.0 -- /Users/mac/.virtualenvs/work/bin/python3 ... collected 4 items test_perception.py::test_and_operate PASSED [ 25%] test_perception.py::test_nand_operate PASSED [ 50%] test_perception.py::test_or_operate PASSED [ 75%] test_perception.py::test_xor_operate PASSED [100%] =========================================================================== 4 passed in 0.60s ============================================================================
原文作者:雨先生
原文鏈接:https://www.cnblogs.com/noluye/p/11465389.html
許可協議:知識共享署名-非商業性使用 4.0 國際許可協議
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