パーセプトロンの誤分類エラー

Question

私はPythonとNumpyを使ってパーセプトロンを実装しています。 this Wikipedia articleに記載されているアルゴリズムを使用してトレーニングしていますが、結果のウェイトベクトルは、トレーニングセットのものではなくサンプルベクトルを正しく分類しません。

私が書いたこのトレーニングコード：

：として

training_set = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]) 

とそれに対応するクラスラベル：この後

epochs = 50 
unit_step = lambda x: 0 if x < center else (0.5 if x == center else 1) 

def train(data_set, labels): 
    number_of_samples, dimension = data_set.shape 

    # Generate the augmented data set, adding a column of '1's 
    augmented_data_set = np.ones((number_of_samples, dimension + 1)) 
    augmented_data_set[:,:-1] = data_set 

    w = 1e-6 * np.random.rand(dimension + 1) 

    for _ in xrange(epochs): 
     for sample, target in zip(augmented_data_set, labels): 
      predicted_output = unit_step(np.dot(w, sample)) 
      update = (target - predicted_output) * sample 
      w += update 

    return w 

を私はトレーニングのように設定を通りAND論理機能を学ぶためにnecesaryベクトルを設定しました

labels = np.array([-1,-1,-1,1]) 

ここで、-1はFalseを表し、1はTrueを表します。

w = train(training_set, labels)を実行した後、私は結果の重みベクトルをテストし、この誤った結果だ：ここでエラーがあることである

• np.dot(w, [0,0,1]) = -1.0099996334232431
• np.dot(w, [0,1,1]) = -1.0099991616719257
• np.dot(w, [1,0,1]) = -1.009999277692496
• np.dot(w, [1,0,1]) = -1.009999277692496

を最後のケースはvaを返すべきです私は明確にここで何が起こっているのか分かりません。私は何が欠けていますか？事前

Answer 1

最も明白な誤りで

おかげでトレーニングセットのラベル間の統一の欠如である（-1〜1）とどのようなあなたのモデル出力（0、0.5および1.0）。 0と1の両方に変更してください。