python的单向感知器

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #报表显示控件

start表示矩阵的长度和宽度

start, range_num = 5, 1000

输入数据

X = np.arange(start,start*(start+1)).reshape(start,start)

标签信息,Y的标签信息数目记得和Start数目一致

Y = np.array([1,1,-1,1,-1])

权值信息范围，介于-1到1之间

W = (np.random.random(start)-0.5)*2
print(W)

lr = 0.11 #学习率，一般介于0和1之间

表示迭代次数，O表示输出

n, O = 0, 0

更新权值函数

def update():

global X,Y,W,lr,n
n += 1

#激活函数
O = np.sign(np.dot(X,W.T)) 

W_C = lr*((Y-O.T).dot(X))/int(X.shape[0])
W += W_C

for _ in range(range_num):

update()
O = np.sign(np.dot(X,W.T))
if (O==Y.T).all():
    print("哈哈")
    break

x1, y1, x2, y2 = [3,4], [3,3], [1], [1]
k, d = -W[1]/W[2], -W[0]/W[2]

xdata = np.linspace(0,10)
plt.figure()
plt.plot(xdata, xdata*k+d, 'r')
plt.plot(x1, y1, 'bo')
plt.plot(x2, y2, 'yo')
plt.show()