深度学习笔记（一）——感知机
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简介：
本篇笔记是深度学习系列的第一部分，主要介绍了感知机的基本概念、工作原理及其在模式识别中的应用，为后续内容的学习打下基础。
目录
感知机概念
几种感知机
与门（and_gate）
或门（or_gate）
非与门 （not_and_gate）
感知机叠加
异或门
一、感知机概念
接触深度学习的首个重要概念是感知机，它是一种逻辑电路模型，对应于数学上的“与”、“或”等基本运算。具体而言，它可以被视为一种判别模型，在二维空间中用一条直线来区分不同的数据点。
二、几种感知机
1. 与门（and_gate）
在理解与门的工作原理时，会发现它仅当两个输入信号 x1 和 x2 同时为1时才输出1。具体来说：
(0, 0) -> 0
(1, 0) -> 0
(0, 1) -> 0
(1, 1) -> 1
与门的代码实现可以表示如下：
```python
def AND(x1, x2):
```
此函数接受两个输入参数，返回它们逻辑“与”的结果。
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