神经元与人工神经元

生物的神经元结构如下:

神经元与人工神经元_第1张图片

与人工神经元:

神经元与人工神经元_第2张图片

这种现象叫做仿生学。

可以使用代码来实现两个权值的感知机:

w = [0, 0]
b = 0

def createDataSet():
    """
    create dataset for test
    """
    return [[(3, 3), 1], [(4, 3), 1], [(1, 1), -1]]

def update(item):
    """
    update with stochastic gradient descent
    """
    global w, b
    w[0] += item[1] * item[0][0]
    w[1] += item[1] * item[0][1]
    b += item[1]

def cal(item):
    """
    calculate the functional distance between 'item' an the dicision surface. output yi(w*xi+b).
    """
    res = 0
    for i in range(len(item[0])):
        res += item[0][i] * w[i]
    res += b
    res *= item[1]
    return res


def check(training_set):
    """
    check if the hyperplane can classify the examples correctly
    """
    flag = False
    for item in training_set:
        if cal(item) <= 0:
            flag = True
            update(item)
    if not flag:
        print("RESULT: w: " + str(w) + " b: " + str(b))
    return flag

if __name__ == "__main__":
    training_set = createDataSet()
    while check(training_set):
        pass

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