深度学习：（1）从最基础的感知机说起

感知机是由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出的，为什么我们要学习这个很久之前提出来的算呢？因为感知机也是深度学习的起源算法，学习了感知机的构造就相当于了解了深度学习的核心思想。

接下来我们一起学习感知机啦~

一、感知机的概念

感知机会接收多个输入信号，输出一个信号，但是感知机的输出信号只有1/0两种取值。

如下图所示例子，这是一个接收两个输入信号的感知机，x1、x2是输入信号，w1、w2是权重，y是输出信号。输入信号被送到神经元时会被分别乘以固定的权重，神经元计算加权总和，这个总和超过某个界限值时，才会输出1，这也可以称为“神经元被激活”。这个界限值称为阈值，用符号θ表示。

 以上就是感知机的原理了，是不是很简单，感知机用数学来表示，如下：