Python实现感知器的逻辑电路（与门、与非门、或门、异或门）

概述在神经网络入门回顾（感知器、多层感知器）中整理了关于感知器和多层感知器的理论，这里实现关于与门、与非门、或门、异或门的代码，以便对感知器有更好的感觉。 此外，我们使用 pytest 框架进行测试。 与

在神经网络入门回顾（感知器、多层感知器）中整理了关于感知器和多层感知器的理论，这里实现关于与门、与非门、或门、异或门的代码，以便对感知器有更好的感觉。

此外，我们使用 pytest 框架进行测试。

pip install pytest

与门、与非门、或门

通过一层感知器就可以实现与门、与非门、或门。

先写测试代码 test_perception.py：

 1 from perception import and_operate,nand_operate,or_operate 2  3  4 def test_and_operate(): 5     """ 6     测试与门 7     :return: 8      9     assert and_operate(1,1) == 110      011     assert and_operate(0,1) ==12     13 14 15  test_nand_operate():16     17     测试与非门18 19     20     assert nand_operate(1,1)">21     22     assert nand_operate(0,1)">23     24 25 26  test_or_operate():27     28     测试或门29 30     31     assert or_operate(1,1)">32     33     assert or_operate(0,1)">34     pytest -v  即可测试代码。
这三个门的权重和偏置是根据人的直觉或者画图得到的，并且不是唯一的。以下是简单的实现，在 perception.py 中写上：
 numpy as np step_function(x):    阶跃函数    :param x: 8  9     if x <= 0:11         returnelse:13         return 115 16  and_operate(x1,x2):17         与门19     :param x1:20     :param x2:21 22     23     x = np.array([x1,x2])24     w = np.array([0.5,0.5])25     b = -0.726     return step_function(np.sum(w * x) + b)27 28 29  nand_operate(x1,1)">31     与非门32 33 34 35     36     x =37     w = np.array([-0.5,-0.538     b = 0.739     40 41 42  or_operate(x1,1)">43     44     或门45 46 47 48     49     x =50     w = np.array([0.5,1)">51     b = -0.352     return step_function(np.sum(w * x) + b)
运行  pytest -v 确认测试通过。
========================================================================== 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 ============================================================================
异或门
 
 
如上图所示，由于异或门不是线性可分的，因此需要多层感知器的结构。
使用两层感知器可以实现异或门。
修改 test_perception.py 文件，加入异或门的测试代码 ：
import and_operate,or_operate,xor_operate
以及
 test_xor_operate():    """    测试异或门    :return:    """    assert xor_operate(1,1)"> 0    assert xor_operate(0,1) == 1     xor_operate(x1,x2):        异或门    :param x1:    :param x2:    :return:    """    s1 =return and_operate(s1,s2)
我们通过与非门和或门的线性组合实现了异或门。
运行命令  pytest -v 测试成功。
========================================================================== test session starts ===========================================================================platform darwin -- Python 3.6.8,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 ============================================================================
 
原文作者：雨先生
原文链接：https://www.cnblogs.com/noluye/p/11465389.html  
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参考神经网络入门回顾（感知器、多层感知器）《Neural networks and deep learning》by AurélIEn Géron《Deep learning from scratch》by 斋藤康毅          总结       
以上是内存溢出为你收集整理的Python实现感知器的逻辑电路（与门、与非门、或门、异或门）全部内容，希望文章能够帮你解决Python实现感知器的逻辑电路（与门、与非门、或门、异或门）所遇到的程序开发问题。
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