深度学习「一」

0.生物神经元工作模式

1）神经元形成网络 // 网络结构
2）来自其他多个神经元的信号和成为神经元的输入，且每个信号对应的权重不一样 // wx+…
3）如果信号和超过某固定阈值，则神经元做出反应 // 偏置b
4）输出信号可以用数字信号0、1来表示。即使有多个输出值，其值也是同一个 // 符号函数

1. 感知机算法

以上就是从生物学界得到启发后抽象并发展提出的感知机(Perceptron)模型。
说明：
输入向量X的各维特征分量分别乘以各自的权值w，后在求和，添加偏置b，再喂入一个激活函数，得到分类的判定结果。这里的激活函数使用符号函数。
具体数学形式：
𝑧 = 𝑤1 𝑥1 + 𝑤2 𝑥2 + ⋯+ 𝑤𝑛 𝑥𝑛 + 𝑏
向量形式：
𝑧 = 𝒘𝑇𝒙+ 𝑏
添加线性函数：
𝑎 = 𝜎(𝑧) = 𝜎(𝒘𝑇𝒙+ 𝑏)
符号函数(Sign function)：