TensorFlow單層感知機實現
簡單感知機是一個單層神經網絡。它使用閾值激活函數，正如 Marvin Minsky 在論文中所證明的，只能解決線性可分的問題。雖然限制了單層感知機只能應用于線性可分問題，但具有學習能力已經很好了。
當感知機使用閾值激活函數時，不能使用 TensorFlow 優化器來更新權重。不得不使用權重更新規則：

η 是學習率。為了簡化編程，當輸入固定為 +1 時，偏置可以作為一個額外的權重。那么，上面的公式可以用來同時更新權重和偏置。
下面討論如何實現單層感知機：

1. 導入所需的模塊：
   

2. 定義要使用的超參數：
   

3. 指定訓練數據。在這個例子中，取三個輸入神經元（A，B，C）并訓練它學習邏輯 AB+BC：
   

4. 定義要用到的變量和用于計算更新的計算圖，最后執行計算圖：
   

5. 以下是上述代碼的輸出：

那么，如果使用 Sigmoid 激活函數，而不是閾值激活函數，會發生什么？首先，可以使用 TensorFlow 優化器來更新權重。其次，網絡將表現得像邏輯回歸。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow单层感知机实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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