深度学习入门基于Python的理论与实现_第二章_感知机(神经网络基础)前言1. 感知机是什么2. 简单逻辑电路3. 感知机的实现4. 感知机的局限性5. 多层感知机6. 从与非门到计算机7. 小结
前言本章介绍感知机算法，感知机是由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出的，它是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。学习感知机的构造是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。1. 感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有1和0两种取值，0对应不传递信号，1对应传递信号。下图为一个接收两个输入信号的感知机。其中x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重(w是weight的首字母)。图中的○称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经
