文件名称：SingleLayerPerceptron:python单层感知器的例子
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-30 16:59:50
Python
单层感知器 SLP 是一种仅由一个神经元（感知器）组成的神经网络。 它可以接收无限数量的输入并将它们线性分离。 这是我正在处理的作业中的一小段代码，它演示了如何编写单层感知器来确定一组 RGB 值是红色还是蓝色。 当然 G 可以被忽略，但是这段代码只是为了展示如何使用 SLP 来摆脱嘈杂的数据并找到正确的答案 训练数据 这是一些示例训练数据 data = [ #((R,G,B), CLASSIFICATION) [[ 0 , 0 , 255 ], BLUE ], [[ 0 , 0 , 255 ], BLUE ], [[ 0 , 0 , 192 ], BLUE ], [[ 243 , 80 , 59 ], RED ], [[ 255 , 0 , 77 ], RED ], [[ 77 , 93
【文件预览】：
SingleLayerPerceptron-master
----perceptron.py(3KB)
----main.py(3KB)
----requirements.txt(44B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)