深度学习入门

神经网络

感知机

单层感知机可以可以表示与门、或门、与非门
局限性：无法表示异或门，单层感知机无法分离非线性空间
通过组合与门、与非门、或门实现异或门

2层感知机(严格地说是激活函数使用了非线性的sigmoid函数的感知机)可以表示任意函数

激活函数

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
def sigmoid(x):
 return 1 / (1 + np.exp(-x)) 
def step_function(x):
 return np.array(x > 0, dtype=np.int32)
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y1 = sigmoid(x)
y2 = step_function(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2, 'k--')
plt.ylim(-0.1, 1.1) #指定y轴范围
plt.show()

卷积神经网络