作者：翟堃

在金融领域越来越多使用人工智能，而神经网络是其中重要的一环。想要了解神经网络激活函数必然不可绕过。今天我们就来介绍一种常用的激活函数，阶跃函数。

阶跃函数：

阶跃函数神经元接受两个输入信号，x$_{1}$,x$_{2}$,两个输入信号分别乘以两条边上的权重w$_{1}$,w$_{2}$求和再加上偏置量b作为最终阶跃函数判断的依据。如果和小于0则阶跃函数输出0，如果和大于0则阶跃函数输出1。*由于最终输出为0或1，在平面直角坐标系中的图像像台阶一样，因此称之为阶跃函数。*

阶跃函数的代码实现：

import numpy as np

import matplotlib.pylab as plt

def step_function(x):

  return np.array(x > 0, dtype=np.int)

X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)

Y = step_function(X)

plt.plot(X, Y)

plt.ylim(-0.1, 1.1) 

plt.show()