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深度学习（Python）学习笔记2

news 2026/2/8 3:44:01

第二章 感知机

2.1 感知机是什么

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。

2.2 简单逻辑电路

2.2.1 与门

 与门：有两个输入和一个输出的门电路。

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