脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → python 感知器的逻辑电路

Python如何实现感知器的逻辑电路

 更新时间：2020年12月25日 16:53:20   作者：何雨龙  
这篇文章主要介绍了Python如何实现感知器的逻辑电路，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下

在神经网络入门回顾（感知器、多层感知器）中整理了关于感知器和多层感知器的理论，这里实现关于与门、与非门、或门、异或门的代码，以便对感知器有更好的感觉。

此外，我们使用 pytest 框架进行测试。

pip install pytest

与门、与非门、或门

通过一层感知器就可以实现与门、与非门、或门。

先写测试代码 test_perception.py：

from perception import and_operate, nand_operate, or_operate


def test_and_operate():
 """
 测试与门
 :return:
 """
 assert and_operate(1, 1) == 1
 assert and_operate(1, 0) == 0
 assert and_operate(0, 1) == 0
 assert and_operate(0, 0) == 0


def test_nand_operate():
 """
 测试与非门
 :return:
 """
 assert nand_operate(1, 1) == 0
 assert nand_operate(1, 0) == 1
 assert nand_operate(0, 1) == 1
 assert nand_operate(0, 0) == 1


def test_or_operate():
 """
 测试或门
 :return:
 """
 assert or_operate(1, 1) == 1
 assert or_operate(1, 0) == 1
 assert or_operate(0, 1) == 1
 assert or_operate(0, 0) == 0

写完测试代码，后面直接输入命令  pytest -v  即可测试代码。

这三个门的权重和偏置是根据人的直觉或者画图得到的，并且不是唯一的。以下是简单的实现，在 perception.py 中写上：

import numpy as np


def step_function(x):
 """
 阶跃函数
 :param x:
 :return:
 """
 if x <= 0:
  return 0
 else:
  return 1


def and_operate(x1, x2):
 """
 与门
 :param x1:
 :param x2:
 :return:
 """
 x = np.array([x1, x2])
 w = np.array([0.5, 0.5])
 b = -0.7
 return step_function(np.sum(w * x) + b)


def nand_operate(x1, x2):
 """
 与非门
 :param x1:
 :param x2:
 :return:
 """
 x = np.array([x1, x2])
 w = np.array([-0.5, -0.5])
 b = 0.7
 return step_function(np.sum(w * x) + b)


def or_operate(x1, x2):
 """
 或门
 :param x1:
 :param x2:
 :return:
 """
 x = np.array([x1, x2])
 w = np.array([0.5, 0.5])
 b = -0.3
 return step_function(np.sum(w * x) + b)

运行  pytest -v 确认测试通过。

========================================================================== test session starts ===========================================================================
platform darwin -- Python 3.6.8, pytest-5.1.2, py-1.8.0, pluggy-0.12.0 -- /Users/mac/.virtualenvs/work/bin/python3
...
collected 3 items                                      

test_perception.py::test_and_operate PASSED                              [ 33%]
test_perception.py::test_nand_operate PASSED                              [ 66%]
test_perception.py::test_or_operate PASSED                               [100%]

=========================================================================== 3 passed in 0.51s ============================================================================

异或门

如上图所示，由于异或门不是线性可分的，因此需要多层感知器的结构。

使用两层感知器可以实现异或门。

修改 test_perception.py 文件，加入异或门的测试代码 ：

from perception import and_operate, nand_operate, or_operate, xor_operate

以及

def test_xor_operate():
 """
 测试异或门
 :return:
 """
 assert xor_operate(1, 1) == 0
 assert xor_operate(1, 0) == 1
 assert xor_operate(0, 1) == 1
 assert xor_operate(0, 0) == 0

在 perception.py 文件里加入异或门的函数：

def xor_operate(x1, x2):
 """
 异或门
 :param x1:
 :param x2:
 :return:
 """
 s1 = nand_operate(x1, x2)
 s2 = or_operate(x1, x2)
 return and_operate(s1, s2)

我们通过与非门和或门的线性组合实现了异或门。

运行命令  pytest -v 测试成功。

========================================================================== test session starts ===========================================================================
platform darwin -- Python 3.6.8, pytest-5.1.2, py-1.8.0, pluggy-0.12.0 -- /Users/mac/.virtualenvs/work/bin/python3
...
collected 4 items                                      

test_perception.py::test_and_operate PASSED                              [ 25%]
test_perception.py::test_nand_operate PASSED                              [ 50%]
test_perception.py::test_or_operate PASSED                               [ 75%]
test_perception.py::test_xor_operate PASSED                              [100%]

=========================================================================== 4 passed in 0.60s ============================================================================

原文作者：雨先生
原文链接：https://www.cnblogs.com/noluye/p/11465389.html  
许可协议：知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议

以上就是Python如何实现感知器的逻辑电路的详细内容，更多关于python 感知器的逻辑电路的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • python解析文件示例

    python解析文件示例

    这篇文章主要介绍了python解析文本文件示例,大家参考使用吧
    2014-01-01
  • Pandas根据条件实现替换列中的值

    Pandas根据条件实现替换列中的值

    在使用Pandas的Python中,DataFrame列中的值可以通过使用各种内置函数根据条件进行替换,本文主要来和大家讨论在Pandas中用条件替换数据集列中的值的各种方法,希望对大家有所帮助
    2024-01-01
  • 10个Python面试常问的问题(小结)

    10个Python面试常问的问题(小结)

    这篇文章主要介绍了10个Python面试常问的问题(小结)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-11-11
  • python爬虫正则表达式之处理换行符

    python爬虫正则表达式之处理换行符

    本文是脚本之家小编刚学习python记录的关于python爬虫正则表达式之处理换行符的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2018-06-06
  • 使用Python批量下载ts格式视频

    使用Python批量下载ts格式视频

    这篇文章主要介绍了使用Python批量下载ts格式视频的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2023-05-05
  • python中doctest库实例用法

    python中doctest库实例用法

    在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python中doctest库实例用法的相关内容，有需要的朋友们可以学习参考下。
    2020-12-12
  • Pandas数据清洗的维度详解

    Pandas数据清洗的维度详解

    数据清洗是数据分析的基础，关键于提高数据质量和保证分析准确性。通过数据清洗，可以减少错误、增加数据可用性、保护隐私。Pandas提供多种方法处理缺失值和重复值，还有多种方式识别和处理异常值。掌握这些技巧对提升数据处理能力极为重要
    2024-09-09
  • 解决Python3用PIL的ImageFont输出中文乱码的问题

    解决Python3用PIL的ImageFont输出中文乱码的问题

    今天小编大家分享一篇解决Python3用PIL的ImageFont输出中文乱码的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-08-08
  • Python抓取淘宝下拉框关键词的方法

    Python抓取淘宝下拉框关键词的方法

    这篇文章主要介绍了Python抓取淘宝下拉框关键词的方法,涉及Python文件读写、正则匹配及字符串操作等相关技巧,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07
  • 使用python的Flask框架进行上传和下载文件详解

    使用python的Flask框架进行上传和下载文件详解

    这篇文章主要介绍了使用python的Flask框架进行上传和下载文件详解,Flask是一个使用Pyhton编写的轻量级Web应用框架，工具包采用Werkzeug，模板引擎则使用Jinja2，是目前十分流行的web框架,需要的朋友可以参考下
    2023-07-07

最新评论