第一章 面向幼兒園的人工智慧
第一篇： 開篇-機器學習
第二篇： 感知器
第三篇：sigmoid神經元
第四篇： 神經網路的結構
第五篇： 乙個簡單的分類手寫數字神經網路
第二章 面向小學生的機器學習
在生物學上，感知器是生物神經細胞的簡單抽象，單個神經細胞可被視為一種只有兩種狀態的機器——激動時為『是』，而未激動時為『否』。神經細胞的狀態取決於從其它的神經細胞收到的輸入訊號量，及突觸的強度（抑制或加強）。當訊號量總和超過了某個
閾值時，細胞體就會激動，產生電脈衝。電脈衝沿著軸突並通過突觸傳遞到其它神經元。
當我們週末想要去看電影的時候，也許會有下面三個因素影響我們：
1.是否需要加班
2.是否有男女朋友
3.電影的豆瓣
分數是否達到你的心理標準線
這樣我們就可以擁有三個二元制變數，二元制指的是這個變數只有兩個值，即真或假，我們假設這三個變數是x1，x2，x3。當我們需要加班的時候x1可以取1，反之則可以取0，1代表真，0代表假。x2 和 x3 同上。
現實生活中我們對每個事情分配的關注力並非是一致的，這時候我們可以用乙個權重weight來代表我們對這個事情的關注力。
現在，我們先假設我們非常的喜歡電影，看電影不是為了晚上能幹羞羞的事情，哪怕是
面對逐夢演藝圈我們也會開心的開著小奔奔去看，那麼因素2
和因素3的權重值我們就可以設定的非常低，因為這對我們的影響不大，只有當我們需要加班的時候我們才不會去看電影，比如w1 = 6 w2 =1 w3=1，
想象一下，我們做不做一件事情，或者說現實生活中某一事件的是否發生，往往有乙個臨界點。過了這個臨界點就代表著do（做，發生），沒到達臨界點則這個事情會永遠not do（不發生）,比如說早上賴床的時候，只有起來和不起來只有兩個狀態，決定起床的那一刻就是臨界點啦。在這裡我們把臨界點數學化，數位化，並且用界限來描述它。
界限實際上就是機器學習中的偏置單元（basic）：假設我們把界限設成了5，當我們的當加權值的總和w sum =w1+w2+w3 > 5的時候我們就會去看電影，那麼這個時候條件2和條件3就會變得毫無影響力了，因為w2和w3相加也只有2，它完全不會影響到w sum是否》5，只要你不需要加班，那麼你就一定會去看電影，只要你加班，你一定不會去看電影。
但假如我們將界限（threshold）調整到w sum =w1+w2+w3>6的時候，那麼條件1便僅僅是乙個必要非充分條件：假如我們不加班我們不一定會去看電影，還要取決於我們是否有男女朋友和電影的豆瓣評分是否達到我們的心理標準線，但是我們加班一定不會去看電影。
在這個例子中，降低界限（threshlod）表示我們更加想要去看電影，因為更容易達成，這裡的界限。這個例子其實就是乙個活生生的機器學習中的感知器，對不同的跡象加權是感知器中的權重，設定界限是感知器中的偏置單元，最後做出的決策就是感知器的輸出，神經網路實際上可以視為由許多的感知器組成的網路。
這只是感知器的其中一種用法，作為一種衡量跡象的決策，另一種用法則是作為乙個計算方法，比如and，or和
nand
。例如，假設我們的感知器現在有兩個輸入，每乙個都是
-2的權重並且有乙個全域性的偏置單元
3，長的和下面一樣：
當我們輸入x1=0 x2=0的時候，
(−2)∗0+(−2)∗0+3=3
，這個時候感知器的
輸出就是正的（1），
當我們輸入1，
1的時候則會輸出負的（
0），這個時候感知器就充當乙個
nand門了。
這個例子表明了我們可以利用感知器去做一些比較簡單的計算。實際上利用這個特性我們是可以做出任何的計算。例如我們可以利用nand去建立乙個兩個位的電路，x1和
x2，這需要我們去計算電路的位和，即當x1和
x2都等於
1的情況下要進製
當我們要在神經網路上建立類似電路門的時候，我們可以把所有的nand門替換成兩個帶有輸入的感知器，每乙個的權重都是
-2，並且有乙個為
3的全域性偏置單元，長這個樣子：
關於這個感知器的神經網路乙個值得注意的地方最左邊的感知器的輸出備用了兩次，以用來作為最底端的感知器的輸入。之前我們並沒有說這種雙輸入到同一地方的感知器是否被允許，事實上，它並非是太大的問題，如果我們並不想要這種形式的感知器，那麼最簡單的方式就是直接合併兩條線，即用一條權重為-4的連線代替兩條權重為
到目前為，感知器網路的輸入都被當作變數，比如x1和x2。實際上，通常我們會在額外給感知器新增一層-輸入層（the input layer），用於對輸入進行編碼。
這是輸入感知器的符號，用於那些只有乙個輸出而沒有輸入的地方。這是乙個縮寫，它並非真的表明感知器不需要輸入。假設我們確實有乙個感知器沒有輸入，那麼∑j
wjxj
會永遠變成0，對於感知器來說則會永遠輸出同樣的值，而非我們想要的期望值，最好是認為輸入感知器並非是乙個真正的感知器，它更像是乙個被簡單的定義為輸出期望值（x1
,x2，。。。。
）的特殊的結合。
這個加法器的例子示範了感知器的網路可以被用作模仿包含許多nand門的電子，並且因為
nand
門具有對計算的普遍性，於是出現了感知器頁具有計算的普遍性的結果。
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