dl-with-python Chapter2

发表于

deep learning with python

感知机

2.1 感知机是什么

  • 接受多个信号，输出一个信号
  • 0 代表“不传递信号”；1 代表“传递信号”
  • 'da'
  • $w_1、w_2$权重， $x_1、x_2$输入信号, $y$输出信号
  • $(w_1x_1, w_2x_2)$为传递的信号的总和，只有这个总和超过某个界限值，$y$才输出1，这个界限值为阈值
  • $y = \begin{cases} 0 , & {w_1x_1+w_2x_2 \le \theta} \ 1 , & {w_1x_1+w_2x_2 \gt \theta}\end{cases}$

2.2 简单逻辑电路

  • 与门
    • $(w_1, w_2, \theta) = (0.5, 0.5, 0.7)$
  • 与非门和或门
    • 与非门：$(w_1, w_2, \theta) = (-0.5, -0.5, -0.7)$
    • 或门: $(w_1, w_2, \theta) = (0.5, 0.5, 0.2)$

2.3 感知机的实现

2.3.1 简单实现

2.3.2 导入权重和偏置

$y = \begin{cases}0,& {b + w_1x_1 + w_2x_2 \le \theta} \ 1, & {b + w_1x_1 + w_2x_2 \gt \theta} \end{cases}$
其中,$b= -\theta$

2.4 感知机的缺陷

  • 与门
    'and'
  • 与非门
    'nand'
  • 或门
    'or'
  • 异或门
    'xor'
    • 可以看出异或门不能用上面的方法区分开来

2.5 多层感知机

'多层感知机'

code