AI人工智能基于感知器的分类器

文章编号：2705 / 分类：技术教程 / 更新时间：2024-05-17 14:44:57 / 浏览：次

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感知器是ANN的基石。如果您想了解更多关于Perceptron的信息，可以点击链接-

以下是逐步执行Python代码，用于构建基于感知器的简单神经网络分类器-

如下所示导入必要的软件包-

importmatplotlib.pyplotaspltimportneurolabasnl AI人工智能基于感知器的分类器

请注意，这是一个监督学习的例子，因此您也必须提供目标值。

input=[[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]target=[[0],[0],[0],[1]]

用2个输入和1个神经元创建网络-

net=nl.net.newp([[0,1],[0,1]],1)

现在，训练网络。在这里使用Delta规则进行训练。

error_progress=net.train(input,target,epochs=100,show=10,lr=0.1)

接下来，可视化输出并绘制图表-

plt.figure()plt.plot(error_progress)plt.xlabel('Numberofepochs')plt.ylabel('Trainingerror')plt.grid()plt.show()

可以看到下图显示了使用错误度量标准的训练进度-

违法和不良信息举报电话：173-0602-2364|

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