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perceptron
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perceptron
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from functools import reduce
class Perceptron(object):
def __init__(self, input_num, activator):
"""
初始化感知器,设置输入参数的个数,以及激活函数。
激活函数的类型为 double-》 double
:param input_num:参数个数
:param activator:激活函数
"""
self.activator = activator
self.weights = [0.0 for _ in range(input_num)]
self.bias = 0.0
def __str__(self):
"""
:return:打印学习到的权重、偏置项
"""
return 'weights\t:%s\nbisa\t;%f\n' % (self.weights, self.bias)
def predict (self, input_vec):
"""
:param input_vec:输入单个向量
:return: 感知器的输出结果
"""
return self.activator(
reduce(lambda a,b: a + b ,
map(lambda x: x[0] * x[1],
list(zip(input_vec,self.weights)))
,0.0) + self.bias)
def train(self, input_vecs, labels, iteration, rate):
"""
:param input_vecs:输入向量组
:param labels: 实际输出
:param iteration: 迭代次数
:param rate: 学习效率
:return:
"""
for i in range(iteration):
self._one_iteration(input_vecs,labels,rate)
def _one_iteration(self, input_vecs, labels, rate):
"""
一次迭代,把所有数据训练一遍
:param input_vecs:
:param labels:
:param rat:
:return:
"""
#把输入和输出打包在一起,成为样本的列表[(input_vec, label),
# 而每个训练样本是(input_vec, label)
samples = zip(input_vecs, labels)
# 对每个样本,按照感知器规则更新权重
for(input_vec, label) in samples:
# 计算感知器在当前权重下的输出
output=self.predict(input_vec)
# 更新权重
self._update_weights(input_vec,output, label ,rate )
def _update_weights(self, input_vec, output, label ,rate ):
'''
按照感知器规则更新权重
'''
# 把input_vec[x1,x2,x3,...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
# 然后利用感知器规则更新权重
self.weights=list(map(
lambda x:x[1]+rate*( label-output)*x[0],
zip(input_vec,self.weights)))
self.bias += rate*( label-output)
def f(x):
#定义激活函数
return 1 if x > 0 else 0
def get_training_dataset():
"""
基于and真值表构建训练数据
:return:
"""
# 构建训练数据
# 输入向量列表
input_vecs= [[1,1],[0,0],[1,0],[0,1] ]
# 期望的输出列表,注意要与输入一一对应
# [1,1] -> 1, [0,0] -> 0, [1,0] -> 0, [0,1] -> 0
labels = [1, 0, 0, 0]
return input_vecs, labels
def train_and_perceptron():
'''
使用and真值表训练感知器
'''
# 创建感知器,输入参数个数为2(因为and是二元函数),激活函数为f
p = Perceptron(2,f)
# 训练,迭代10轮, 学习速率为0.1
input_vecs, labels = get_training_dataset()
p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1)
# 返回训练好的感知器
return p
if __name__ == '__main__':
# 训练and感知器
and_perception = train_and_perceptron()
# 打印训练获得的权重
print (and_perception)
#测试
print ('1 and 1 = %d '% and_perception.predict([1,1]))
print ('0 and 0 = %d' % and_perception.predict([0,0]))
print ('1 and 0 = %d' % and_perception.predict([1,0]))
print ( '0 and 1 =%d '% and_perception.predict([0,1]))