感知器实现与非逻辑
时间: 2023-07-07 07:11:55 浏览: 57
实现与非(NAND)逻辑的感知器需要两个二进制输入信号和一个二进制输出信号。输入信号可以表示为 x1 和 x2,输出信号可以表示为 y。感知器的权重可以初始化为 w1 = -0.5, w2 = -0.5,阈值可以初始化为 b = 0.7。
感知器的计算过程如下:
y = f(w1*x1 + w2*x2 + b)
其中,f是激活函数,可以选择阶跃函数或者sigmoid函数。
对于阶跃函数,当输入大于等于0时输出1,否则输出0。因此,当w1*x1 + w2*x2 + b小于0时,y=1;否则,y=0。
对于sigmoid函数,可以使用公式f(x) = 1 / (1 + e^(-x))计算。当w1*x1 + w2*x2 + b小于0时,y接近于1;否则,y接近于0。
以下是使用阶跃函数实现与非逻辑的感知器的Python代码:
```
import numpy as np
def perceptron_nand(x1, x2):
# 初始化权重和阈值
w = np.array([-0.5, -0.5])
b = 0.7
# 计算输出
y = 1 if np.sum(w * np.array([x1, x2])) + b < 0 else 0
return y
```
可以测试一下输入信号为(0, 0)、(0, 1)、(1, 0)、(1, 1)时的输出结果:
```
print(perceptron_nand(0, 0)) # 1
print(perceptron_nand(0, 1)) # 1
print(perceptron_nand(1, 0)) # 1
print(perceptron_nand(1, 1)) # 0
```
可以看到,输出结果符合与非逻辑的真值表。