深度学习笔记---感知机简单概述

感知机是具有输入和输出的一个算法。

感知机将权重和偏置设定为参数。

# 一个具体的单层感知机的介绍

该感知机的图形化表示：

该感知机的数学式表示：

该感知机接收x1，x2两个输入信号，输出y。b是被称为偏置的参数，用于控制神经元被激活的容易程度；而w1和w2是表示各个信号的权重的参数，用于控制各个信号的重要性。

# 关于感知机的一些其他概念

1. 感知机可以表示与门和或门等逻辑电路

2. 单层感知机无法表示异或门

3. 二层感知机可以表示异或门

4. 单层感知机只能表示线性空间，而多层感知机可以表示非线性空间

5. 多层感知机在理论上可以表示计算机

 

# 本博客参考了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》（斋藤康毅著，陆宇杰译），特在此声明。