neural-network - 从神经网络和再学习中了解第1章示例2

Question

我正在经历Chapter 1的neuralnetworksanddeeplearning，但不了解第二项练习(模拟感知器的Sigmoid神经​​元，第二部分)

Show that in the limit as c→∞ the behaviour of this network of sigmoid neurons is exactly the same as the network of perceptrons. How can this fail when w⋅x+b=0 for one of the perceptrons?

我能够证明c→∞的行为与感知器网络相同。但是我不确定w⋅x+ b = 0失败的原因是否正确。

通过用z = 0代替S形函数(1//(1 + e ^ -z)，我得到1/(1 + e ^ -0)分解为1/(1 + 1)= 1/2

如果1/2的定义会在神经元中触发1，那么我不明白为什么w⋅x+ b = 0会失败。

Answer 1

您已经或多或少已经回答了您的问题。
感知器的传递函数是阶跃函数H(z)，对于z <0，其为零，否则为1。
大c的S型曲线S(c * z)等效于阶跃函数，除了z = 0处H(z)= 1且S(c * z)= 0.5之外。