「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を参考に考えていきます。

 アルゴリズムとして、パーセプトロンを考えます。ニューラルネットワークなどを理解する上で基本的な考え方のようです。

ある所からある所までの信号の流れを表していきます。まず、信号のありなしですが、単純化します。"0" と"1"を使って表現していき、"0"が信号がない、"1"が信号あり、とします。

登場人物ですが、まず、なにはともあれ入力ですね。入っていく信号を"x"と表します。出て行くもの、結果については"y"として表します。

xが入ってyで出て行きます。x複数あってある条件を満たすものが1として表します。その条件とは、xに重みを与える値を掛け合わせます。その掛け合わせた値に対して閾値θと比較し、閾値を超えた場合に1 を表示します。

一例を。この場合重みはwで表してます。

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

これは"x1"と"x2"が両方"1"の時に"1"となります。and ですね。