感知机

2019-06-13 本文已影响0人 0xFFFFFG

逻辑门感知机

输入一个或者多个信号( $x_1,x_2$ ...),在神经元中分别乘以权重( $w_1,w_2$ ,...),神经元会计算传来的信号总和,如果大于阈值 $\theta$ 则输出1,否则输出0.

图2.1 感知机
决策边界如下:

e.g.与门感知机(AND)
输入:样本
输出:
模型:
同理,或门(OR)感知机模型,
与非门(NAND)感知机模型
感知机还可以写成另一种形式:

感知机的局限性在于它只能用一条直线(或超平面)分隔空间,弯曲的曲线(或超曲平面)无法用感知机表示
单个线性感知机无法表示异或门

图2.7 无法找到一条直线分离△和○

def NOR(x1,x2):
  s1 = NAND(x1,x2)
  s2 = OR(x1,x2)
  y = AND(s1,s2)
  return y

逻辑门的表示方法

异或门
类似异或门这样叠加了多层的感知机被称为多层感知机,可以用如下神经元的结构表示

二层感知机