感知机的认识和简单的实现

一、感知机perceptron

1.1 感知机的信号

只有0和1两种取值

1.2 神经元会计算传递过来的信号总和

只有当信号总和超过某个界限的时候，神经元才会被激活

1.3 信号权重

不同的权重对应的信号的重要性越高

二、常见的逻辑电路

• 与门
• 与非门
• 或门

2.1 思考

使用感知机就可以表示这三种门电路

• 通过使用不同的权重参数和阈值参数
• 在输入信号输入不同的值的时候，输出不同的值

三个门电路只有权重和阈值不同
相同的感知机，可以通过调整不同的参数，来扮演不同的角色

三、感知机的实现

3.1 感知机实现与门电路

def AND(x1, x2):
    w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.7
    temp = x1 * w1 + x2 * w2

    if temp < theta:
        print("the out is 0")
    elif temp > theta:
        print("the out is 1")



AND(1, 1)
1
2
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7
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12

3.2 权重和偏置实现与门电路

参数B表示偏置

def AND(x1, x2):
    x = np.array([x1, x2])
    w = np.array([0.5, 0.5])
    b = -0.7

    temp = np.sum(x * w) + b
    if temp <= 0:
        print('the out is 0')
    else:
        print('the out is 1')
1
2
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5
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7
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9
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矩阵来实现不同路径上权重之和

四、相关内容介绍

• 权重参数的值表示的是输入信号的重要性
• 偏置表示神经元被激活的容易程度