感知機是什麼
簡單邏輯電路
感知機的實現
感知機的侷限性
多層知感機
1.感知機
感知機接受多個訊號，輸出乙個訊號（感知機的訊號只對應1/0兩種情況）
x1，x2為輸入訊號，w1.w2為一開始給定的權重，y為輸出的訊號，每個圈為乙個神經元，神經元會計算傳送過來的訊號的總和，只有當這個總和超過了某個界限值時，才會輸出 1。這也稱為「神經元被啟用」。這裡將這個界限值稱為閾值，用符號 θ 表示。
2.簡單邏輯電路
學習是確定合適的引數的過程，而人要做的是思考感知機的構造（模型），並把訓練資料交給計算機。
與門，與非門，或門
與門：
輸入輸出
x1x2y0
0 001
0100
111與非門：
輸入輸出
x1x2y0
0 101
1101
110
或門：輸入
輸出x1x2y
00 00
1110
1111
3.感知機的實現
主要是權重和偏置不同，b為偏置，也為神經元的易啟用的程度
與門：
import numpy as np
def and(x1,x2):
t = np.array([x1,x2])
w = np.array([0.5,0.5])
g = np.sum(t*w)
f = g - 0.7'''（偏置b）'''
if f >=0:
return 1
else:
return 0
與非門：
import numpy as np
def nand(x1,x2):
t = np.array([x1,x2])
w = np.array([-0.5,-0.5])
g = np.sum(t*w)
f = g + 0.7
if f >=0:
return 1
else:
return 0
import numpy as np
def or(x1,x2):
t = np.array([x1,x2])
w = np.array([1,1])
g = np.sum(t*w)
f = g - 0.1
if f >=0:
return 1
else:
return 0
單層感知機可表示線性空間，但不能表現非線性空間
xor（異或）要區分0，1區域，必須借用曲線區分，如圖：
異或要用二次感知機才能實現
5.多層感知機
與，或，與非叫做單層感知機
異或需要兩層感知機才能實現，所以叫做多層感知機
深度學習 感知機
在人工智慧領域，有乙個方法叫做機器學習，在機器學習這個方法裡，有一類演算法叫神經網路。我們用一張圖來更加形象的表示 上圖中的每個圓圈都是乙個神經元，每條線表示神經元之間的連線。我們可以看到，上面的神經元被分為許多層，層與層之間的神經元有連線，而層內的神經元沒有連線。最左邊的層叫做輸入層，這層負責輸入...
深度學習之感知機
感知機 是可以接收多個輸入訊號，輸出乙個訊號的 初級神經網路 演算法 也稱為 人工神經元 或 樸素感知機 權重 是控制各個訊號的重要程度 權重則是值越大，通過 的訊號就越大。x1 x2是輸入訊號 y是輸出訊號 w1 w2是權重 w是weight的首字母 圖中的o稱為 神經元 或者 節點 輸入訊號x1...
深度學習入門 感知機
感知機是乙個比較古老的演算法 那麼我們為什麼要學它呢，主要是因為感知機也是神經網路 深度學習 的起源的演算法，接下來我們將簡單介紹感知機，並用感知機解決一些簡單的問題。感知機就相當於乙個神經元，接受乙個或多個訊號時，輸出乙個訊號，0 1。輸入的每個訊號乘以固定的權重，當他們的總和超過某個界限時，才會...