パーセプトロンの実装

授業でパーセプトロンを習ったので、イメージを掴むために実装しました。

#<パーセプトロン実装>

#訓練データ
train_x0 = [1, 1, 1, 1 ,1 ,1]
train_x1 = [1.2, 0.2, -0.2, -0.5, -1.0, -1.5]

#訓練データのクラス
train_y = [1, 1, 1, 2, 2, 2]

#学習係数
p = 0.5

#重みベクトル
w0 = 0.5
w1 = 0.5
    
#誤りの修正回数
error_count = 0

# 識別関数の定義    
def learn():
    global w0, w1, error_count
    for i in range(5):
        g = w0 * train_x0[i] + w1 * train_x1[i] 
        if train_y[i] == 1 and g > 0:
            pass
        elif train_y[i] == 1 and g <= 0:
            w0 += p * train_x0[i]
            w1 += p * train_x1[i]
            error_count += 1   
        elif train_y[i] == 2 and g <= 0:
            pass
        else:
            w0 -= p * train_x0[i]
            w1 -= p * train_x1[i]
            error_count += 1

#学習回数
train_count = 0

#１回目の学習
learn()
train_count += 1

#２回目以降の学習
while error_count != 0:
    error_count = 0
    learn()
    train_count += 1

print("学習後のw0:" +str(w0))
print("学習後のw1:" +str(w1))
print("学習回数:" + str(train_count))