机器学习使用2位二进制输入的NOR逻辑门的人工神经网络

人工神经网络(ANNs)在人工智能领域引起了广泛关注，并成为该领域的基础。这些计算模型受到人脑复杂工作方式的启发，在解决复杂问题方面表现出色。神经网络由相互连接的节点(称为神经元)组成，通过加权关联处理和传输数据。通过从信息中学习，神经网络可以识别模式、进行预测，并执行曾被认为只能由人类洞察力完成的任务。在本文中，我们将深入研究一种专门设计用于模拟NOR逻辑门的人工神经网络，使用2位二进制输入。

逻辑门和NOR门

逻辑门是数字电路的基本构建单元。它们对一个或多个并行输入执行逻辑运算，并生成二进制输出。其中一种逻辑门是NOR门，它代表“非或”。当所有输入都为假时，NOR门仅输出1(真);否则，输出为0(假)。

2位NOR门的真值表如下：

Input A	Input B	Output
0	0	1
0	1	0
1	0	0
1	1	0

实现NOR门代码

步骤

步骤1： 导入所需的库:

步骤2： 导入numpy库作为模块。

步骤3： 定义阶跃函数：

执行将输入x作为参数的阶跃函数，如果x大于或等于0，则返回1，否则返回0。

步骤4： 定义权重和偏置：

创建一个表示输入数据权重的numpy数组。
设置偏置值。

步骤5： 定义输入数据：

创建一个表示二进制分类的输入数据的numpy数组。

步骤6： 应用阶跃函数：

使用np.dot计算输入和权重的加权总和。
将偏置添加到加权总和中。
使用阶跃函数对结果进行处理。

步骤7： 打印输出：

打印输出结果，表示每个输入在输入数据数组中的分类结果。

示例

import numpy as np 


def step_function(x): 
    return np.where(x >= 0, 1, 0) 

weights = np.array([-1, -1]) bias 
= 0 
input_data = np.array([[0, 0],             
[0, 1], 
                       [1, 0], 
                       [1, 1]]) 

output = step_function(np.dot(input_data, weights) + bias) print(output)

输出

[1 0 0 0]

人工神经网络结构

要使用人工神经网络执行NOR逻辑门，我们需要设计一个神经网络结构，可以学习输入和相应输出之间的映射关系。在这种情况下，我们需要一个具有两个输入神经元和一个输出神经元的神经网络。

神经元输入： 两个输入神经元代表NOR逻辑门的二进制输入A和B。它们接收值为0或1的二进制输入。
权重： 每个输入神经元都与一个权重相关联，确定其对输出的贡献。权重是神经网络在训练过程中学习的可调参数。
偏差： 每个神经元中都加入了一个偏差项来调整输出限制。它有助于移动激活函数曲线，并可以被视为神经元的模式输入。
激活函数： 激活函数基于加权输入和偏差的总和确定每个神经元的输出。在这种情况下，我们将使用阶跃函数，如果加权总和加上偏差大于或等于0，则返回1，否则返回0。