Python 和感知器的权重和偏差是多少？

我正在实现和感知器，并且在确定组合的权重和偏差以使其与和真值表相匹配时面临困难

以下是我编写的代码：

import pandas as pd

# Set weight1, weight2, and bias
weight1 = 2.0
weight2 = -1.0
bias = -1.0

# 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))

我必须根据所提到的值来决定权重1、权重2和偏差。当有

1

和

0

作为输入时，我得到一个输出错误

谢谢你的帮助。

• 方程是对称的：两个输入在功能上是等价的
• 以你的权重作为变量，你有四个（现在是三个）不等式在三个（现在是两个）变量中。你在解决那个系统上遇到了什么困难

系统：

w = weight (same for both inputs)
b = bias

0*w + 0*w + b <= 0
1*w + 0*w + b <= 0
1*w + 1*w + b >  0

w=重量（两个输入相同）
b=偏差
0*w+0*w+b尝试使用relu激活功能，看看它是否能解决您的问题

relu（权重1*测试输入[0]+权重2*测试输入[1]+偏差）

1、1和-1.5应该可以工作。
感知器算法

如果wx+b>=0，则预测值为1；如果wx+=0，则预测值为0

用于输入（0,0）
权重1*0+权重2*0+-2

1*0+1*0-2=-2

用于输入（0,1）
1*0+1*1-2=-1

用于输入（1,0）
1*1+1*0-2=-1

用于输入（1,1）
1*1+1*1-2=0

因此，我的权重1=1，权重2=1，偏差=2。我得到的答案都是正确的

只要输出状态为and操作，就可以使用所需的任何weight1、weight2和bias值。请记住，您可以应用于或和其他操作
和感知器：

weight1 = 1.0
weight2 = 1.0
bias = -2.0

weight1 = 1.0
weight2 = 1.0
bias = -1

weight1 = 1.0
weight2 = -2.0
bias = 0

或感知器：

weight1 = 1.0
weight2 = 1.0
bias = -2.0

weight1 = 1.0
weight2 = 1.0
bias = -1

weight1 = 1.0
weight2 = -2.0
bias = 0

不是感知器：

weight1 = 1.0
weight2 = 1.0
bias = -2.0

weight1 = 1.0
weight2 = 1.0
bias = -1

weight1 = 1.0
weight2 = -2.0
bias = 0

偏差作为截距来调整线性方程。
1,1，-1.5对我有效，但不需要relu激活函数。int（线性组合>=0）在某种意义上作为relu函数。如果将其更改为int（线性组合>0），它将成为一个relu激活函数。如Prune所述，有许多解决方案。谢谢@Lufy yes 1,1和-1.5是为OR运算符与我一起工作的，关于and运算符呢？