Python如何實現(xiàn)感知器的邏輯電路

更新時間：2020年12月25日 16:53:20 作者：何雨龍

這篇文章主要介紹了Python如何實現(xiàn)感知器的邏輯電路，幫助大家更好的理解和使用python，感興趣的朋友可以了解下

在神經(jīng)網(wǎng)絡入門回顧（感知器、多層感知器）中整理了關(guān)于感知器和多層感知器的理論，這里實現(xiàn)關(guān)于與門、與非門、或門、異或門的代碼，以便對感知器有更好的感覺。

此外，我們使用 pytest 框架進行測試。

pip install pytest

與門、與非門、或門

通過一層感知器就可以實現(xiàn)與門、與非門、或門。

先寫測試代碼 test_perception.py：

from perception import and_operate, nand_operate, or_operate


def test_and_operate():
 """
 測試與門
 :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():
 """
 測試與非門
 :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():
 """
 測試或門
 :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

寫完測試代碼，后面直接輸入命令 pytest -v 即可測試代碼。

這三個門的權(quán)重和偏置是根據(jù)人的直覺或者畫圖得到的，并且不是唯一的。以下是簡單的實現(xiàn)，在 perception.py 中寫上：

import numpy as np


def step_function(x):
 """
 階躍函數(shù)
 :param x:
 :return:
 """
 if x <= 0:
  return 0
 else:
  return 1


def and_operate(x1, x2):
 """
 與門
 :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):
 """
 與非門
 :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):
 """
 或門
 :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)

運行 pytest -v 確認測試通過。

========================================================================== 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 ============================================================================

異或門

如上圖所示，由于異或門不是線性可分的，因此需要多層感知器的結(jié)構(gòu)。

使用兩層感知器可以實現(xiàn)異或門。

修改 test_perception.py 文件，加入異或門的測試代碼：

from perception import and_operate, nand_operate, or_operate, xor_operate

以及

def test_xor_operate():
 """
 測試異或門
 :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 文件里加入異或門的函數(shù)：

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

我們通過與非門和或門的線性組合實現(xiàn)了異或門。

運行命令 pytest -v 測試成功。

========================================================================== 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 ============================================================================