파이썬 퍼셉트론 예제

파이썬 퍼셉트론 예제

파이썬 머신 러닝 — 세바스찬 라슈카와 바히드 미르잘리에 의한 2번째 에드, 트레이너 클래스의 초기화는 3개의 입력과 0.01의 학습 속도로 지각을 생성합니다. 처음 두 입력은 x와 y이지만 마지막 입력은 무엇입니까? 이것은 신경망과 기계 학습의 또 다른 핵심 개념입니다. 마지막 입력은 항상 1로 설정됩니다. 그것에 해당하는 무게는 우리의 라인에 미치는 영향을 결정합니다. 예를 들어, 우리의 방정식을 다시 보면: y = 0.5x + 10, 우리는 y-절편을 나타내는 몇 가지 방법이 필요, 10. 우리는 지각이 가지고있는 무게를 기반으로 증가하거나 감소하는 세 번째 입력을 만들어이 작업을 수행합니다. 지각론이 선이 10 단위 위쪽으로 조정된다는 것을 이해하는 데 도움이되는 임계값으로 생각하십시오. UCI ML 리포지토리에서 일부 데이터 집합을 제안할 수 있습니까? 예제 3을 수행하려면? 위의 그림에서 논리 게이트를 살펴보겠습니다. 흰색 원은 1의 출력을 의미하고 검정 원은 0의 출력을 의미하고 축은 입력을 나타냅니다. 예를 들어 AND 게이트에 1과 1을 입력하면 출력은 1, 흰색 원은 1입니다.

우리는 게이트처럼 행동 하는 지각을 만들 수 있습니다:그들은 2 이진 입력을 가지고 단일 이진 출력을 생산! 예를 들어, 하버드 지원자의 GPA 및 ACT 점수에 대한 데이터 집합이 있고 합격 여부를 묻는 경우 x=GPA 점수와 y=ACT 점수가 있는 그래프에서 핀셉론을 학습하여 줄을 찾을 수 있습니다. 선 위에는 합격한 학생이 있고, 그 아래에는 거절당한 학생이 있습니다. 그런 다음 이 지각론을 사용하여 학생이 GPA 및 ACT 점수에 따라 하버드에 입학할지 여부를 예측할 수 있습니다. 우리가 실제로 훈련하지 않으면 우리의 지각은 아무 소용이 없습니다. 우리는 빠른 트레이너 클래스를 코딩하여이 작업을 수행 할 것입니다. 이 예제에서는 지점이 선 위또는 선 아래에 있는지 여부를 알려주도록 지각을 학습합니다. 이 경우 우리의 선은 방정식 y = 0.5x + 10으로 표시됩니다. 지각론이 선을 인식하도록 학습하는 방법을 알고 나면 x와 y를 다른 속성으로 나타낼 수 있으며, 이러한 특성의 결과로 선 위 또는 아래에 나타낼 수 있습니다. 가중치 벡터의 길이는 피처 수와 일치해야 합니다. 이 NAND 게이트 예제의 경우 해당 길이는 3입니다. 이것은 파이썬 2 대 파이썬 3 일 수 있습니다.

예제 개발에 파이썬 2를 사용했습니다. 다음은 파이썬과 NumPy를 사용하여 이러한 지각론의 간단한 버전입니다.

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