神經元與人工神經元

生物的神經元結構如下：

與人工神經元：

這種現象叫做仿生學。

可以使用代碼來實現兩個權值的感知機：

w = [0, 0]b = 0def createDataSet():    """    create dataset for test    """    return [[(3, 3), 1], [(4, 3), 1], [(1, 1), -1]]def update(item):    """    update with stochastic gradient descent    """    global w, b    w[0] += item[1] * item[0][0]    w[1] += item[1] * item[0][1]    b += item[1]def cal(item):    """    calculate the functional distance between 'item' an the dicision surface. output yi(w*xi+b).    """    res = 0    for i in range(len(item[0])):        res += item[0][i] * w[i]    res += b    res *= item[1]    return resdef check(training_set):    """    check if the hyperplane can classify the examples correctly    """    flag = False    for item in training_set:        if cal(item) <= 0:            flag = True            update(item)    if not flag:        print("RESULT: w: " + str(w) + " b: " + str(b))    return flagif __name__ == "__main__":    training_set = createDataSet()    while check(training_set):        pass

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