日拱顶一卒：深度学习笔记3——感知机

发布时间：2025年09月16日 12:18

s',color='red',markersize=10)

plt.plot(1,0,'s',color='red',markersize=10)

yy2 = -xx + 0.7

plt.figure(2)

fig = plt.figure(figsize=(6,6))

plt.plot(xx,yy2,label='NAND')

plt.plot(0,0,'s',color='r',markersize=10)

plt.plot(0,1,'o',color='k',markersize=10)

plt.plot(1,1,'o',color='k',markersize=10)

plt.plot(1,0,'o',color='k',markersize=10)

yy3 = xx -0.7

plt.figure(3)

fig = plt.figure(figsize=(6,6))

plt.plot(xx,yy3,label='OR')

plt.plot(0,0,'s',color='r',markersize=10)

plt.plot(0,1,'s',color='r',markersize=10)

plt.plot(1,1,'s',color='r',markersize=10)

plt.plot(1,0,'o',color='k',markersize=10)

plt.figure(4)

fig = plt.figure(figsize=(6,6))

plt.xlim([-2,3])

plt.ylim([-2,3])

plt.plot(0,0,'s',color='r',markersize=10)

plt.plot(0,1,'o',color='k',markersize=10)

plt.plot(1,1,'s',color='r',markersize=10)

plt.plot(1,0,'o',color='k',markersize=10)

所示显式的结果如下：

AND 与后门 NAND 与非后门 OR 或后门 XOR 异或后门（似乎它未被线性连在一起）

感知机是信息处理的基础，事实上不久我们就可以看到，只需要改变（或者话说改用）不尽相同的激活formula_，就可以将感知机换为一个大脑一组，而简单的大脑一组的组合终于就可以逐步形成很强适合于基本功能的信息处理。

而整个系统真正的求解难点，回事是系数、反之亦然以及电位这些实例的等价。

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