感知机(perceptron)是神经网络起源的算法

感知机是什么

感知机接收多个信号，输出一个信号（0不传递信号，1传递信号）

输入信号x1,x2，乘以固定的权重w1,w2，如果总和超过了某个界限值，则会输出1，否则为0，用底下数学式来表示：

不知道为啥mathtype保存的图片放大就有点模糊了

总之，感知机的运行原理就是这个，多个输入信号都有自己的权重。权重越大，对信号重要性越高

简单逻辑电路

与门

两个输入均为1的时候输出1，否则为0
比如说当（w1,w2,θ）=（0.5，0.5，0.7）时，就满足与门的条件

与非门和或门

与非门就是颠倒与门的输出，，只有x1，x2同为1的时候输出0，其他时候输出1，可以采用（w1,w2,θ）=（-0.5，-0.5，-0.7）这种组合

或门是只要有1就输出1，可以采取（w1,w2,θ）=（1.0，1.0，0.8）组合

感知机的实现

def AND(x1,x2):
    w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7
    tmp = x1*w1 + w2*x2
    if tmp <= theta:
        return 0
    elif tmp > theta:
        return 1 

print(AND(0,0))
print(AND(1,0))
print(AND(0,1))
print(AND(1,1))

这样就实现了与门

导入权重与偏置

就是数学式中的b为偏置

import numpy as np
x = np.array([0,1])
w = np.array([0.5,0.5])
b = -0.7
print(np.sum(w*x) + b)

使用权重和配置实现和上面差不多。具体来说，偏置是调整神经元被激活的容易程度的参数。

与非门和或门同理

import numpy as np

def NAND(x1,x2):
    x = np.array([x1,x2])
    w = np.array([-0.5,-0.5])
    b = 0.7
    tmp = np.sum(w*x) + b
    if tmp <= 0:
        return 0
    else:
        return 1

def OR(x1,x2):
    x = np.array([x1,x2])
    w = np.array([0.5,0.5])
    b = -0.2
    tmp = np.sum(w*x) + b
    if tmp <= 0:
        return 0
    else:
        return 1

就是设置权重的区别

感知机的局限性

异或门（XOR gate）无法实现，两者相同输出为0，两者不同输出为1

多层感知机

可以通过叠加层来表示异或门
例如通过组合与门，与非门，或门来实现异或门

异或门的实现

import numpy as np

def AND(x1,x2):       # 与门
    x = np.array([x1,x2])
    w = np.array([0.5,0.5])
    b = -0.7
    tmp = np.sum(w*x) + b
    if tmp <= 0:
        return 0
    else:
        return 1 

def NAND(x1,x2):     # 与非门
    x = np.array([x1,x2])
    w = np.array([-0.5,-0.5])
    b = 0.7
    tmp = np.sum(w*x) + b
    if tmp <= 0:
        return 0
    else:
        return 1

def OR(x1,x2):         # 或门
    x = np.array([x1,x2])
    w = np.array([0.5,0.5])
    b = -0.2
    tmp = np.sum(w*x) + b
    if tmp <= 0:
        return 0
    else:
        return 1

def XOR(x1,x2):
    s1 = NAND(x1,x2)
    s2 = OR(x1,x2)
    y = AND(s1,s2)
    return y

print(XOR(0,0))

从与非门到计算机

仅通过与非门就能实现计算机，感知机通过叠加层能够进行非线性的表示，理论上2层感知机就能构建计算机