09. 用感知器实现简单逻辑运算

逻辑运算感知器

在这节课，我们要用感知器实现简单的逻辑运算。你将会为最常见的逻辑运算符创建感知器：AND（与）、OR（或） 和 NOT （非）。然后，我们将看看如何处理比较难的 XOR（异或）运算符。我们开始吧！

用感知器实现逻辑运算 - AND （“与”）

AND 和 OR 感知器

AND 感知器的权重和偏差是什么？

将权重（weight1、weight2）和偏差 bias 设为正确的值，以便如上所示地计算 AND 运算。

Start Quiz:

import pandas as pd

# TODO: Set weight1, weight2, and bias
weight1 = 0.0
weight2 = 0.0
bias = 0.0


# DON'T CHANGE ANYTHING BELOW
# Inputs and outputs
test_inputs = [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]
correct_outputs = [False, False, False, True]
outputs = []

# Generate and check output
for test_input, correct_output in zip(test_inputs, correct_outputs):
    linear_combination = weight1 * test_input[0] + weight2 * test_input[1] + bias
    output = int(linear_combination >= 0)
    is_correct_string = 'Yes' if output == correct_output else 'No'
    outputs.append([test_input[0], test_input[1], linear_combination, output, is_correct_string])

# Print output
num_wrong = len([output[4] for output in outputs if output[4] == 'No'])
output_frame = pd.DataFrame(outputs, columns=['Input 1', '  Input 2', '  Linear Combination', '  Activation Output', '  Is Correct'])
if not num_wrong:
    print('Nice!  You got it all correct.\n')
else:
    print('You got {} wrong.  Keep trying!\n'.format(num_wrong))
print(output_frame.to_string(index=False))

用感知器实现逻辑运算 - OR （“或”）

OR 感知器和 AND 感知器很相似。在下图中，OR 感知器和 AND 感知器的直线一样，只是直线往下移动了。你可以如何处理权重和/或偏差以实现这一效果？请使用下面的 AND 感知器来创建一个 OR 感知器。

OR 感知器测验

从 AND 感知器变成 OR 感知器的两种方法是什么？
SOLUTION:
  • 增大权重
  • 减小偏差大小

用感知器实现逻辑运算 - NOT （"非”）

和我们刚刚研究的其他感知器不一样，NOT 运算仅关心一个输入。如果输入是 1，则运算返回 0，如果输入是 0，则返回 1。感知器的其他输入被忽略了。

在此测验中，你将设置权重（weight1、weight2）和偏差 bias，以便对第二个输入进行 NOT 运算，并忽略第一个输入。

Start Quiz:

import pandas as pd

# TODO: Set weight1, weight2, and bias
weight1 = 0.0
weight2 = 0.0
bias = 0.0


# DON'T CHANGE ANYTHING BELOW
# Inputs and outputs
test_inputs = [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]
correct_outputs = [True, False, True, False]
outputs = []

# Generate and check output
for test_input, correct_output in zip(test_inputs, correct_outputs):
    linear_combination = weight1 * test_input[0] + weight2 * test_input[1] + bias
    output = int(linear_combination >= 0)
    is_correct_string = 'Yes' if output == correct_output else 'No'
    outputs.append([test_input[0], test_input[1], linear_combination, output, is_correct_string])

# Print output
num_wrong = len([output[4] for output in outputs if output[4] == 'No'])
output_frame = pd.DataFrame(outputs, columns=['Input 1', '  Input 2', '  Linear Combination', '  Activation Output', '  Is Correct'])
if not num_wrong:
    print('Nice!  You got it all correct.\n')
else:
    print('You got {} wrong.  Keep trying!\n'.format(num_wrong))
print(output_frame.to_string(index=False))

DL 09 XOR 感知器

用感知器实现逻辑运算 - XOR （“异或”）

测验：构建一个 XOR 多层感知器

现在我们使用 AND、NOT 和 OR 感知器构建一个多层感知器，以便创建 XOR 逻辑！

下面的神经网络包含三个感知器：A、B 和 C。最后一个 (AND) 已经提供给你了。神经网络的输入来自第一个节点。输出来自最后一个节点。

上面的多层感知器计算出 XOR。每个感知器都是 AND、OR 和 NOT 的逻辑运算。但是，感知器 A、B、C 和 D 并不表明它们的运算。在下面的测验中，请为四个感知器设置正确的运算，以便计算 XOR。

QUIZ QUESTION::

在 XOR 神经网络中为感知器设置运算。

ANSWER CHOICES:



感知器

运算符

AND

NOT

OR
SOLUTION:

感知器

运算符

AND

NOT

OR

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