深度学习第4天：感知机模型

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文章目录

感知机模型介绍

神经网络搭建感知机

结构

准备训练数据

感知机的损失函数与优化方法

测试结果

完整代码

多层感知机

结语

感知机模型介绍

感知机是一种很简单的二分类模型，给它一组特征，它输出是或者否

神经网络搭建感知机

在这一节中，我们使用Keras来搭建神经网络，Keras是一个python的深度学习框架

本节我们创建一个简单的判断输入是正数还是负数的感知机模型

结构

在神经网络中，感知机就是一个只有一个输入层，一个输出层的神经网络，我们使用Keras库来定义它

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Densemodel = Sequential([Dense(1, activation='sigmoid')
])

可以看到非常简单

准备训练数据

因为任务非常简单，所以我们只用一小部分数据进行训练

# 创建随机输入数据和目标数据
input_data = np.array([[1], [-5], [-3], [2], [7], [-2], [5], [-2], [-111], [234], [21], [-24]])
target_data = np.array([[1], [0], [0], [1], [1], [0], [1], [0], [0], [1], [1], [0]])

将输入数据转化为array，这是Keras支持的输入格式，不然可能会报错

损失函数与优化方法

我们定义损失函数为mse，优化方法为随机梯度下降，并训练模型1000个轮次

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')
# 训练模型
model.fit(input_data, target_data, epochs=1000)

测试结果

data = np.array([[1], [98], [-17]])prediction = model(data)
for i in range(3):print(str(data[i][0])+"是", end="")if prediction.numpy()[i][0] > 0.5:print("正数")else:print("负数")

在这个代码中，我们输入三个数据，1，98和-17，之后是对输出结果进行处理：如果模型输出的数据大于0.5，那就判断为正数，否则判断为负数，我们看看运行结果

完整代码

我们再来回顾完整代码，这个代码用一个感知机模型完成了判断数字正负的任务

先导入所需要的库
再定义一个感知机神经网络
接着准备训练数据
选择模型的损失函数与优化器
最后训练模型并进行效果检测

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np# 定义模型
model = Sequential([Dense(1, activation='sigmoid')
])# 创建随机输入数据和目标数据
input_data = np.array([[1], [-5], [-3], [2], [7], [-2], [5], [-2], [-111], [234], [21], [-24]])
target_data = np.array([[1], [0], [0], [1], [1], [0], [1], [0], [0], [1], [1], [0]])# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')
# 训练模型
model.fit(input_data, target_data, epochs=1000)# 效果检测
data = np.array([[1], [98], [-17]])prediction = model(data)
for i in range(3):print(str(data[i][0])+"是", end="")if prediction.numpy()[i][0] > 0.5:print("正数")else:print("负数")