PYTHON ПЕРСЕПТРОН РОЗЕНБЛАТТА

Персептрон Розенблатта - это алгоритм машинного обучения, представляющий собой однослойную нейронную сеть, используемую для классификации двух классов данных.

Основная идея персептрона Розенблатта состоит в том, чтобы определить гиперплоскость, которая может разделить данные на два класса. Эта гиперплоскость задается весами, которые вычисляются в процессе обучения на основе обучающих данных.

import numpy as npclass Perceptron: def __init__(self, learning_rate=0.1, n_iterations=1000): self.learning_rate = learning_rate self.n_iterations = n_iterations def fit(self, X, y): n_samples, n_features = X.shape self.weights = np.zeros(n_features) self.bias = 0 for _ in range(self.n_iterations): for i in range(n_samples): linear = np.dot(X[i], self.weights) + self.bias y_predicted = self.activation(linear) update = self.learning_rate * (y[i] - y_predicted) self.weights += update * X[i] self.bias += update def predict(self, X): linear = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_predicted = self.activation(linear) return y_predicted def activation(self, x): return 1 if x >= 0 else -1

Мы можем использовать персептрон Розенблатта для классификации двух типов ирисов на основе их длины и ширины лепестков:

from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()X = iris.data[:, :2]y = (iris.target != 0) * 2 - 1perceptron = Perceptron(learning_rate=0.1, n_iterations=1000)perceptron.fit(X, y)y_pred = perceptron.predict(X)print('Accuracy:', (y == y_pred).mean())

В результате мы можем получить точность классификации, определяющую, насколько хорошо алгоритм справился с задачей разделения классов данных.

Что будет, если долго смотреть на солнце?

Что такое перцептрон? Душкин объяснит

Как устроен многослойный перцептрон Розенблатта? Душкин объяснит

Perceptron Algorithm with Code Example - ML for beginners!

Собеседование python разработчик в мой стартап - Федор (пожелал остаться неизвестным)

НА ЧТО СПОСОБЕН ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ОТ OPENAI? @KosmoStory

BLGPG-84E46A04AC2D-24-09-20-01

Новые материалы: