Neural network 使用感知器获取[1,0]in或门的错误输出

以上代码用于更新感知器模型中的权重（使用感知器实现OR门）

我得到了输出：

print(per.predict([0,0]))
print(per.predict([0,1]))
print(per.predict([1,0]))
print(per.predict([1,1]))

请解释错误在哪里以及如何解决。。

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（完整代码的链接：）

尝试将您的学习率设为负值我尝试过这样做。它仍然不起作用。简单看一下你的代码，它似乎有点错误。首先，阶跃函数的学习率如此之低可能不起作用。5个时代也很低。试试5000。您将所有权重初始化为1，这肯定会影响性能。没有偏见。您使用的是阶跃函数（无梯度）。也许你可以试着自己画出这个网络，一步一步地手动运行你的代码，如果你这样做的话，我相信你会更好地理解这个问题并得到一个有效的解决方案

print(per.predict([0,0]))
print(per.predict([0,1]))
print(per.predict([1,0]))
print(per.predict([1,1]))

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