シンプルなニューラルネットワークの重み更新アルゴリズムを実現するための人工知能

1.次の小さなパスは、単純なニューラルネットワークを実現するための人工知能の重み更新アルゴリズムを紹介します

2.ショージュプターノートブックに来てください

#调库
import numpy as np
#定义感受器
class Perceptron(object):
    #eta:学习率
    #n_iter:权重向量的训练次数
    #w_:神经分叉权重向量
    #errors_:用于记录神经元判断出错次数
    def _int_(self,eta = 0.01,n_iter = 10):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter
        pass
    #输入训练数据，培训神经元
    #x为输入样本向量，y为对应样本分类
    #x:shape[n_samples,n_features]
    #例如x[1,2,3],[4,5,6]
    #n_samples:2
    #n_feature:3
    #y:[1,-1]  
    #初始化权重向量为0，+1因为w0（步调函数阈值）需初始化
    def fit(self,x,y):
        self.w_ =np.zero(1 + x.shape[1]);
        self.errors_ = [];
        
        for _ in range(self.n_iter):
            errors = 0
            #x[[1,2,3],[4,5,6]]
            #y[1,-1]
            #zip(x,y) = [[1,2,3,1],[4,5,6,-1]]
            for xi,target in zip(x,y):
                #update = n * (y-y')
                update = self.eta * (target - self.predict(xi))
                #xi是一个向量
                #updata * xi 等价于：
                self.w_[1:] += updata * xi  #注意+=之间没空格
                self.w_[0] += updata   #注意+=之间没空格
                
                errors +=int(update != 0.0)
                self.errors_.append(errors)
                pass
            pass
        def net_input(self,x):
            return np.dot(x,self.w_[1:]) + self.w_[0]
            pass
        def predict(self,x):
            return np.where(self.net_input(x) >= 0.0 , 1,-1)
            pass
        pass
        
    

3.詳細な説明に注意があります

皆様のお役に立てれば幸いです。よろしければお願いします。よろしくお願いします。
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