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个人做医疗类网站违法,如何进行seo,统计局网站群建设方案,建设工程合同司法解释1. (论述题)(共1题,100分) 假设平面坐标系上有四个点,要求构建单层感知器实现分类。 (3,3),(4,3) 两个点的标签为1; (1,1),(0,2) 两个点的标签为-1。 思路:要分类的数据是2维数据,需要2个输入…

1. (论述题)(共1题,100分)

假设平面坐标系上有四个点,要求构建单层感知器实现分类。

(3,3),(4,3) 两个点的标签为1;

(1,1),(0,2) 两个点的标签为-1。  

思路:要分类的数据是2维数据,需要2个输入节点,把神经元的偏置值也设置成一个节点(偏置也是一个输入,恒等于1),总共有3个输入节点。

输入数据有4组:

(1,3,3),(1,4,3),(1,1,1),(1,0,2)

对应的标签为(1,1,-1,-1) 

初始化权值w0,w1,w2取-1到1的随机数;

学习率设为0.11;

激活函数为sign函数。

我的答案:

1. 初始化:

  • (1)输入数据:X=[[1,3,3],[1,4,3],[1,1,1],[1,0,2]];
  • (2)标签:Y=[1,1,-1,-1]
  • (3)权值向量:W=[w0,w1,w2],随机在[-1,1]中;
  • (4)学习率:η= 0.11

2.激活函数:

  • sign(x) = 1 if x > 0 else -1

3.训练过程

  • (1)前向传播:神经元输出:

  • (2)计算误差:

  • (3)更新权值:

  • (4)若未达到“所有样本均正确分类/达到最大迭代次数”,则重复(1)~(3)

4.迭代过程:

可通过程序代码,进行迭代:(其中一次迭代如下):


初始权值: [ 0.58717924 -0.64675996  0.79238846]

=== 第 1 轮迭代 ===

样本: [1 1 1], 标签: -1, 预测: 1

权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): [-0.22 -0.22 -0.22]

更新后的权值: [ 0.36717924 -0.86675996  0.57238846]

样本: [1 0 2], 标签: -1, 预测: 1

权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): [-0.22 -0.   -0.44]

更新后的权值: [ 0.14717924 -0.86675996  0.13238846]

=== 第 2 轮迭代 ===

样本: [1 3 3], 标签: 1, 预测: -1

权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): [0.22 0.66 0.66]

更新后的权值: [ 0.36717924 -0.20675996  0.79238846]

样本: [1 1 1], 标签: -1, 预测: 1

权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): [-0.22 -0.22 -0.22]

更新后的权值: [ 0.14717924 -0.42675996  0.57238846]

样本: [1 0 2], 标签: -1, 预测: 1

权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): [-0.22 -0.   -0.44]

更新后的权值: [-0.07282076 -0.42675996  0.13238846]

=== 第 3 轮迭代 ===

样本: [1 3 3], 标签: 1, 预测: -1

权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): [0.22 0.66 0.66]

更新后的权值: [0.14717924 0.23324004 0.79238846]

样本: [1 1 1], 标签: -1, 预测: 1

权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): [-0.22 -0.22 -0.22]

更新后的权值: [-0.07282076  0.01324004  0.57238846]

样本: [1 0 2], 标签: -1, 预测: 1

权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): [-0.22 -0.   -0.44]

更新后的权值: [-0.29282076  0.01324004  0.13238846]

=== 第 4 轮迭代 ===

训练在第 4 轮收敛

训练后的权值: [-0.29282076  0.01324004  0.13238846]


import numpy as np# 数据
X = np.array([[1, 3, 3],[1, 4, 3],[1, 1, 1],[1, 0, 2]
])
Y = np.array([1, 1, -1, -1])# 初始化权值和参数
W = np.random.uniform(-1, 1, 3)  # 权值初始化
eta = 0.11  # 学习率
max_epochs = 100  # 最大迭代次数# 激活函数
def sign(x):return 1 if x > 0 else -1# 训练
print("初始权值:", W)
for epoch in range(max_epochs):print(f"\n=== 第 {epoch + 1} 轮迭代 ===")errors = 0for i in range(len(X)):# 前向传播y_pred = sign(np.dot(X[i], W))# 检查预测是否正确if y_pred != Y[i]:errors += 1delta_W = eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]  # 计算权值更新量W += delta_W  # 更新权值# 打印更新信息print(f"样本: {X[i]}, 标签: {Y[i]}, 预测: {y_pred}")print(f"权值更新量(eta * (Y[i] - y_pred) * X[i]): {delta_W}")print(f"更新后的权值: {W}")if errors == 0:  # 如果没有错误分类print(f"训练在第 {epoch + 1} 轮收敛")break
else:print("未在最大迭代次数内收敛")print("\n训练后的权值:", W)

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