Python Deep Learning 深學筆記 - 上簡單 ê Lo-tsik (Logic) 電路

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若是頭一擺來遮，建議先來踏話頭

請共教育部閩南語常用辭典開--咧，隨時會當查。

Logic，台語普通是翻做理路，華語是邏輯。若是佇講一咧人頭殼清楚，我感覺理路就真好。若是指數學抑是計算機  ê 專業名詞，我是較主張就直接音譯: 揣台語中上倚 ê 音，嘛免閣勉強揣漢字來鬥。這是本底台語無，甚至華語嘛無 ê 物件，嘛無佇咱先人嘛無這款生活經驗。所以，佇遮我用 Lo-tsik。


紲落來 ê AND gate，OR gate，XOR gate，我嘛是用羅馬字音譯: En-ké，Óo-ké，Ek-Óo-ké。有時我直接寫英文，你若袂曉念英文，就先用羅馬音鬥咧。

佇計算科學tiőng，上基礎就是 AND，OR，XOR 是上基本 ê 三種 gate。有這三種，你就會當一步一步鬥出計算機 ê 元件，像 CPU，記憶體，落尾是規部(phō)電腦。咱佇遮先介紹簡單 ê Lo-tsik 電路，佇下一篇遮共神經元理論佮 Lo-tsik 敆--起來。

En-ké (And Gate)

參考 Wikipedia ê AND gate， 伊的輸入佮輸出ê關係是下跤這个表:

INPUT		OUTPUT
x1	x2	y
0	0	0
0	1	0
1	0	0
1	1	1

也就是輸入攏愛是 1，y 才會輸出 1，無都攏輸出 0。

咱先回想頂一篇:  Perceptron 神經元  ê 神經元圖:

佮伊的數學表示式:

y = 1 if (w1x1 + w2x2 ≦ θ)

   y = 0 if (w1x1 + w2x2 > θ)

咱這嘛所愛做--ê，是欲按怎揀 w1，w2，佮 θ 來滿足 En-ké 彼个表咧? 先講伊的答案有無限濟。無你會使試看覓 (w1，w2， θ) = (0.5，0.5， 0.7) ，(0.5, 0.5, 0.8)，(1.0，1.0，1.0) 攏合 En-ké ê 定義。

Óo-ké (Or Gate)

Óo-ké 是輸入只要其中有一个 1，輸出都是 1，伊的真值表示按呢:

INPUT		OUTPUT
x1	x2	y
0	0	0
0	1	1
1	0	1
1	1	1

你會當奕看 (w1，w2， θ)  欲按怎選，才會當做出 Oo-ké?

Né-ké (Or Gate)

Né-ké 是 Én-ké ê 倒反:

INPUT		OUTPUT
x1	x2	y
0	0	1
0	1	1
1	0	1
1	1	0

你會當奕看覓 ， (w1，w2， θ)  欲按怎選，才會當做出 Né-ké?

結論

毋管是 Én-ké，Óo-ké，抑是 Né-ké，咱攏是會使用仝一咧感知器來表示，咱人愛做--ê，是調整 (w1，w2， θ)  予伊表現出無仝 Gate ê 行為。也都是 Perceptron 神經元伊是一咧演員，戲衫換一咧就會用得搬演無仝ê角色。

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