Perceptron解答题

python “Perceptron”接收两个输入信号 (x1x2)。请问如果把 Perceptron改为接收4输入，函 init 要如何写?

该回答内容部分引用GPT，GPT_Pro更好的解决问题
如果要把Perceptron改为接收4输入，首先需要在范 init 中定义好4个输入，比如X1，X2，X3，X4。然后分别为这4个输入变量定义对应的权重变量W1，W2，W3，W4，用来表示每一个输入的影响程度。最后定义一个偏置b，用来对总输入加以调整。以上是Perceptron的输入变量和权重变量定义，它们都是可学习参数。

有了上述定义之后，Perceptron的范 init 函数就可以写出来了，如下所示：

def __init__(self):
    # 定义4个输入变量X1，X2，X3，X4
    self.X1 = None
    self.X2 = None
    self.X3 = None
    self.X4 = None
    # 定义4个权重变量W1，W2，W3，W4
    self.W1 = 0.0
    self.W2 = 0.0
    self.W3 = 0.0
    self.W4 = 0.0
    # 定义一个偏置b
    self.b = 0.0

如果回答有帮助，望采纳。

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
以下是修改后的 Perceptron 类的代码，该类接收 4 个输入信号：

class Perceptron:
    def __init__(self):
        self.weights = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
        self.bias = 0.0
    
    def predict(self, inputs):
        activation = self.bias
        for i in range(len(inputs)):
            activation += inputs[i] * self.weights[i]
        if activation >= 0.0:
            return 1.0
        else:
            return -1.0
    
    def train(self, training_inputs, labels, learning_rate, num_epochs):
        for epoch in range(num_epochs):
            for i in range(len(training_inputs)):
                prediction = self.predict(training_inputs[i])
                error = labels[i] - prediction
                self.bias += learning_rate * error
                for j in range(len(self.weights)):
                    self.weights[j] += learning_rate * error * training_inputs[i][j]

在 init 函数中，我们需要将权重数组的长度从 2 改为 4，同时将其所有值初始化为 0.0。bias 变量仍然被初始化为 0.0。

在 predict 函数中，我们需要将循环的范围从 2 改为 4，并将 inputs 数组的前 4 个元素与权重数组相乘求和，得到感知器的激活值。如果激活值大于等于 0.0，则返回 1.0，否则返回 -1.0。

在 train 函数中，我们需要相应地调整权重和输入的长度。具体而言，权重的长度应为 4，而每个训练样本的输入向量应该包含 4 个元素。在内部循环中，我们需要将输入向量的前 4 个元素与权重数组相乘，然后使用与原始版本相同的方式更新权重和偏差。