code_of_yang的博客

文章目录前言一、神经网络1.1 神经网络基本模型1.2 激活函数的由来二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言前文介绍了感知机，感知机的优点是即使是非常复杂的函数，感知机也能隐式的表示，但是每一层的权重都是由人工确定，在非常复杂的模型中，这无疑是致命的，因此，产生了神经网络。一、神经网络1.1 神经网络基本模型隐藏层也叫隐层，中间层1.2 激活函数的由来二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdim

文章目录前言一、什么是感知机？1. 概念2. 原理二、感知机能解决什么问题1.单层感知机1.1 与运算问题1.2 或运算问题1.3 与非问题2.多层感知机2.1 异或运算问题总结前言感知机作为神经网路（深度学习）的算法起源，学习感知机的构造也就是学习通往神经网络和深度学习的一种重要思想。一、什么是感知机？1. 概念感知机的概念很简单，接受多个输入产生一个0/1的输出。其中0表示不传递信号，1表示传递信号。2. 原理如图，这是一个简单的两个输入的感知机，两个输入分别为x1、x2x_