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以下是逐步執(zhí)行 Python 代碼，用于構(gòu)建基于感知器的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器 -
如下所示導(dǎo)入必要的軟件包 -
import matplotlib.pyplot as plt
import neurolab as nl請(qǐng)注意，這是一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子，因此您也必須提供目標(biāo)值。
input = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
target = [[0], [0], [0], [1]] 用 2 個(gè)輸入和 1 個(gè)神經(jīng)元?jiǎng)?chuàng)建網(wǎng)絡(luò) -
net = nl.net.newp([[0, 1],[0, 1]], 1)現(xiàn)在，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。 在這里使用 Delta 規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練。
error_progress = net.train(input, target, epochs=100, show=10, lr=0.1)接下來(lái)，可視化輸出并繪制圖表 -
plt.figure()
plt.plot(error_progress)
plt.xlabel('Number of epochs')
plt.ylabel('Training error')
plt.grid()
plt.show()可以看到下圖顯示了使用錯(cuò)誤度量標(biāo)準(zhǔn)的訓(xùn)練進(jìn)度 -
當(dāng)前名稱：創(chuàng)新互聯(lián)AI教程：AI人工智能基于感知器的分類器
鏈接地址：http://www.dlmjj.cn/article/cddjoid.html
