感知機是什麼？
感知機接受多個輸入訊號，輸出乙個訊號
感知機的訊號只有「流/不流」兩種取值，0對應「不傳遞訊號」，1對應「傳遞訊號」。
輸入訊號在被送往神經元時，會被分別乘以固定的權重。神經元會計算傳送過來的訊號的總和，只有當這個總和超過某個界限值時，才會輸出1。這也稱為「神經元被啟用」。
上述內容用數學式來表示，就是：
y=0（w1x1+w2x2<=θ）
1 (w1x1+w2x2>θ)
簡單邏輯電路
與門and gate:與門是具有兩個輸出和乙個輸入的閘電路。 與門僅在兩個輸入均為1時輸出1，其他時候輸出0
與非門nand gate
或門
感知機的實現
與門的實現
def and(x1,x2):
w1,w2,theta = 0.5,0.5,0.7
tmp = w1*x1+w2*x2
if tmp <= theta:
return 0
elif tmp > theta：
return 1
1(b+w1x1+w2x2>0)
偏置的值決定了神經元被啟用的容易程度
感知機的侷限性
異或門，僅當x1和x2中的一方為1時，才會輸出1.
一條直線無法分開 真值表中的4個點
曲線分割的空間稱為非線性空間，直線分割的空間稱為線性空間。
多層感知機
異或門的實現
and函式。nand函式。or函式。疊加
def xor(x1, x2):
s1= nand(x1,x2)
s2= or(x1,x2)
y=and(s1,s2)
return y
#定義啟用函式
import numpy as np
def sigmoid(x, deriv=flase)
if deriv==true:
return x*(1-x)
return 1/(1+np.exp(-x))
#網路結構
w0 = np.random.random(( , ))
w1 = np.random.random(( , ))
#前向傳播
l0 = x
l1 = sigmoid(np.dot(l0, w0))
l2 = sigmoid(np.dot(l1,w1))
l2_error = l2 - y
#反向傳播
l2_delta = l2_error * sigmode(l2, deriv=true)
l1_error = np.dot(l2_delta, w1.t)
l1_delta = l1_error*sigmode(l1, deriv=true)
#更新引數
w1-=l1.t .dot( l2_delta)
w0-=l0.t .dot( l1_delta)
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