qq_37630321的博客

感知机 感知机的原理，是深度学习和神经网络的基础 x1、x2为输入信号，是已知的。 y为输出信号是未知的(0或1)，需要用x1、x2、w1、w2、θ来计算 (θ为临界值，只有输入信号与对应权重乘积之和大于θ，y的值才为1) x1×w1 + x2×w2 ≤ θ 得 y = 0 x1×w1 + x2×w2 > θ 得 y = 1 感知机的应用(与门、与非门、或门、异或门) 1、与门的真值表以及代码实现 关系式 0×w1 + 0×w2 ≤ θ 即 0 ≤ θ 0×w1 + 1