00感知机的原理与python实现

原创 已于 2024-02-16 16:58:12 修改 · 530 阅读 · 2 ·
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于 2022-05-26 16:53:27 首次发布
本文介绍了感知机的基本原理及其如何实现简单的逻辑门电路，包括与门、与非门及或门，并探讨了感知机在处理异或门这类非线性问题上的局限性。最后，文章提出了多层感知机的概念，通过叠加门电路解决异或门问题。

目录

1、感知机

2、简单逻辑电路

2.1 与门

2.2 与非门

2.3 或门

 3、感知机的局限性

4、多层感知机

1、感知机

感知机（perceptron）是由美国学者Frank Rosennblatt在1957年提出来的，它是神经网络（深度学习）的起源算法，感知机有多个输入信号，一个输出信号。信号只有1、0两种取值。

最简单的两输入感知机的结构：

图2.1 单层感知机

其中，符号说明：

        x_{1}、x_{2}——输入信号

        y——输出信号

        w_{1}、w_{2}——权重

        \bigcirc——神经元、节点

根据上图2.1，可以将感知机的输出表示为表达式：

y=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}                                                     （2.1）

根据式2.1计算出来的y的值是介于（0,1）之间的某一个值，而我们希望y的值只取0或者1。所以需要给定一个阈值\theta来约定y的值。即：大于阈值\theta的为1，小于阈值\theta的为0。所以表达式2.1可以修改为：

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