深度学习（Python）学习笔记2

蔬菜院院长 • 2023年09月17日 23:12 • 1年前 • 编程日记 • 阅读(9) • 违法举报

第二章感知机

感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

感知机的信号会形成流，向前方输送信息。

感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。

本学习笔记中，0对应“不传递信号”，1对应“传递信号”。

图中 $x_{1}$ 、 $x_{2}$ 是输入信号， $y$ 是输出信号， $w_{1}$ 、 $w_{2}$ 是权重。图中的 $\bigcirc$ 称为“神经元”或者“节点”。

输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（ $w_{1}x_{1}$ 、 $w_{2}x_{2}$ ）。神经元会计算传送过来的信号的总和，只有当这个总和超过某个界限值时，才会输出1.这就称为“神经元被激活”。

这里将这个界限值成为阀值，用符号 $\Theta$ 表示。

把上述内容用数学式来表示，如下：

权重越大，对应该权重的信号的重要性越高。

权重相当于电流里所说的电阻。电阻是决定电流流动难度的参数。

电阻越低，通过的电流越大。而感知机的权重则是值越大，通过的信号越大。

与门：有两个输入和一个输出的门电路。

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原文地址:https://blog.csdn.net/m0_62110645/article/details/132782371

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