Da dieser Artikel vergisst, was ich gelernt habe, besteht das Ziel darin, meine Fähigkeit zu verbessern, Dinge zu erklären und gleichzeitig das, was ich gelernt habe, zu korrigieren, indem ich es als Memorandum in diesem Artikel schreibe. Ich möchte verschiedene Dinge tun, die Python tun kann, daher habe ich mich für keine anderen Tags als Python entschieden.
Websites, auf die ich mich beim Lesen bezogen habe [github][https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch]
Kapitel 1 Einführung in Python Hier finden Sie grundlegende Python-Operationen aus der Python-Installation und Erläuterungen zu Bibliotheken wie Numpy und Matplotlib.
Kapitel 2 Perceptron Das Perceptron empfängt mehrere Signale und gibt je nach Inhalt ein Signal aus. Das Ausgangssignal y ist das Eingangssignal x1, x2, das Gewicht w1, w2 und die Schwelle θ.
f(x) = \left\{
\begin{array}{ll}
1 & (w1x1+w2x2\geq θ) \\
0 & (w1x1+w2x2 \lt θ)
\end{array}
\right.
Kann ausgedrückt werden als. Zusätzlich werden UND-Gatter, NAND-Gatter und ODER-Gatter unter Verwendung von Perceptron montiert.
def AND(x1,x2):
w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7
tmp=x1*w1+x2*w2
if tmp>theta:
return 1
else:
return
Unter Verwendung einer Matrix wird es wie folgt.
import numpy as np
def AND(x1,x2):
w=np.array([0.5,0.5])
x=np.array([x1,x2])
b=-0.7
tmp=np.sum(w*x)+b
if tmp>0:
return 1
else:
return 0
Wenn Sie geeignete Werte eingeben (x1, x2) = (0,0), (0,1), (1,1), (1,0) für x1, x2
a=AND(0,0)
b=AND(0,1)
c=AND(1,1)
d=AND(1,0)
print(a,b,c,d)
>> 0 0 1 0
Es ist zu sehen, dass es richtig funktioniert. Bearbeiten in der Zukunft
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