MP神经网络，即McCulloch-Pitts模型（MCP Model），是神经网络的早期形式之一，由Warren McCulloch和Walter Pitts在1943年提出。这个模型为现代人工神经网络的发展奠定了理论基础，并首次尝试模拟了生物神经元的工作原理。
MCP由来
深度学习的历史可以追溯到1943年，当时Walter Pitts(数学家)和Warren McCulloch(神经科学家)基于人类大脑的神经网络创建了一个计算机模型，模型名字是用两人名字命名，McCulloch&Pitts，称为MCP模型。
沃尔特·皮茨简介
跨学科合作创举MCP(MP)
McCulloch是一位神经科学家，而Pitts则是一位数学家和逻辑学家。他们的合作是跨学科的，结合了神经科学、数学和逻辑学的知识。这种跨学科的合作促进了他们对神经元行为的理解，并为神经网络的发展提供了坚实的基础。
原理： MP神经元模型相对简单，它是一个二值逻辑单元，可以看作是一种简化的阈值函数。其工作原理如下：
输入层：MP神经元接受多个布尔型输入信号，这些信号对应于生物神经元中的树突输入。
权重：每个输入信号都有一个对应的权重（w1, w2, w3…），表示该输入信号对神经元输出的影响程度，类似于突触强度。
加权求和与阈值比较：神经元将所有输入信号与其权重相乘后求和，并加上一个偏置（bias），然后将这个总和与一个预设的阈值进行比较。
非线性激活：当加权求和结果大于或等于阈值时，神经元输出一个固定的“兴奋”状态（通常为1）；否则输出“抑制”状态（通常为0）。这种开关行为是对生物神经元激发/不激发状态的简化模拟。
数学原理
使用方法： MP神经元主要用于构建简单的逻辑门电路，例如与门、或门、非门等。通过适当设置权重和阈值，可以实现布尔逻辑运算。然而，由于其功能较为有限，无法直接处理连续值输入或实现复杂的非线性映射，因此在现代神经网络中并不常用作为基础计算单元。
原理电路
MP神经网络模型（McCulloch-Pitts 模型）的原理可以生动地比喻
一个自动灌溉系统精灵，它基于天气和土壤湿度来决定是否开启洒水装置。这个系统包含两个输入信号：一个是“天气传感器”，它提供晴天或雨天的信息（0表示晴天，1表示雨天）；另一个是“土壤湿度传感器”，它提供土壤湿度的高低信息（0表示湿度低，1表示湿度高）。
权重：在这个系统中，你可以给每个输入信号分配一个权重值。比如，如果认为下雨时不需要浇水（因此雨天信号应该降低开启洒水器的可能性），你可以赋予“天气传感器”一个负权重，如-2；同时，如果认为土壤干燥时强烈需要浇水，你可以赋予“土壤湿度传感器”一个正权重，如+3。
加权求和与阈值比较：当系统接收到输入信号时，会将这两个信号分别乘以其对应的权重值，然后将它们相加。例如，如果是雨天且土壤湿度低（0 * -2 + 0 * 3 = 0），或者晴天且土壤湿度高（1 * -2 + 1 * 3 = 1），此时的结果就是系统的加权输入。
阈值判断（洒水装置自动调节开关）：
def fire(self, weather_signal, humidity_signal):
"""
模拟神经元激活函数，计算加权求和并判断是否达到阈值。
输入信号weather_signal和humidity_signal分别代表天气和土壤湿度状态，
对应于自动灌溉系统中的晴雨信息和土壤干湿程度。
返回值：
True - 开启洒水装置（对应门开启）
False - 不开启洒水装置（对应门关闭）
"""
weighted_sum = self.weather_weight * weather_signal + self.humidity_weight * humidity_signal
if weighted_sum >= threshold:
return 1
else:
return 0
系统有一个预设的阈值（假设为1）。只有当加权后的总和大于等于这个阈值时，洒水装置才会被激活开启。
所以，在上面的例子中有一行核心分析代码，帮助神经元做出精准判断，在晴天且土壤湿度高的情况下，洒水器才会开启。
洒水控制的高端大脑函数 def fire(self, weather_signal, humidity_signal)
# 计算加权求和，这个步骤是将天气信号（weather_signal）和土壤湿度信号（humidity_signal）分别乘以对应的权重值（self.weather_weight 和 self.humidity_weight）
# 然后将这两个加权后的结果相加。在洒水系统的比喻中：
# - 天气信号的权重（self.weather_weight）代表了天气条件对是否需要灌溉决策的影响程度；
# 如果天气权重为负数，则说明雨天时减少洒水需求（比如-2表示雨天时洒水装置开启的可能性降低）。
# - 土壤湿度信号的权重（self.humidity_weight）则反映了土壤湿度对于是否需要灌溉的重要性；
# 如果湿度权重为正数，则说明土壤干燥时增加洒水需求（如+3表示土壤越干燥，洒水装置开启的可能性越高）。
weighted_sum = self.weather_weight * weather_signal + self.humidity_weight * humidity_signal
# 通过上述计算，我们得到一个综合考虑了当前天气状况与土壤湿度情况的加权求和值，
# 这个数值将会用来决定是否开启洒水装置（例如，当加权求和值大于或等于阈值时，意味着应该开启洒水装置）。
# 定义类：MPNeuron（对应自动灌溉系统的决策中心“小精灵”）
class MPNeuron:
def __init__(self, weather_weight=-2, humidity_weight=3, threshold=1):
"""
初始化MP神经元，权重参数对应于比喻中的“魔法棒”的魔力大小，
阈值对应于决定是否开启门或洒水装置所需的神秘数值。
"""
self.weather_weight = weather_weight # 天气传感器信号权重（雨天影响）
self.humidity_weight = humidity_weight # 土壤湿度传感器信号权重（土壤湿度影响）
self.threshold = threshold # 决策阈值
def fire(self, weather_signal, humidity_signal):
"""
模拟神经元激活函数，计算加权求和并判断是否达到阈值。
输入信号weather_signal和humidity_signal分别代表天气和土壤湿度状态，
对应于自动灌溉系统中的晴雨信息和土壤干湿程度。
返回值：
True - 开启洒水装置（对应门开启）
False - 不开启洒水装置（对应门关闭）
"""
weighted_sum = self.weather_weight * weather_signal + self.humidity_weight * humidity_signal
if weighted_sum >= threshold:
return 1
else:
return 0
# 实例化MP神经元，并进行测试
neuron = MPNeuron()
# 测试示例，假设获取到的实际天气和湿度信号
test_weather = 1 # 雨天（对应信号1）
test_humidity = 0 # 干燥（对应信号0）
# 判断是否开启洒水装置
decision = neuron.fire(test_weather, test_humidity)
print(f"当前天气：{('晴天', '雨天')[test_weather]}，土壤湿度：{'干燥' if test_humidity == 0 else '湿润'}")
print(f"是否开启洒水装置：{decision}")
还原神经网络本质
# 定义激活函数（这里使用阶跃函数作为简化）
def step_function(summed_signal):
if summed_signal >= 0:
return 1 # 激活状态，对应洒水装置开启
else:
return 0 # 非激活状态，对应洒水装置关闭
# 初始化权重和阈值
weather_weight = -2
humidity_weight = 3
threshold = 1
# 定义模拟MP神经元的函数
def mp_neuron(weather, humidity):
# 计算加权求和
weighted_sum = weather * weather_weight + humidity * humidity_weight
# 应用激活函数
output = step_function(weighted_sum - threshold) # 减去阈值是因为通常在实际应用中，我们会从总和中减去阈值来进行判断
return output
# 测试数据
test_weather = 0 # 晴天（0代表晴天，1代表雨天）
test_humidity = 0 # 干燥（0代表干燥，1代表湿润）
# 模拟决策过程mp_neuron()函数是一个激活开头，激活就是
decision = mp_neuron(test_weather, test_humidity)
print(f"当前天气：{'晴天' if test_weather == 0 else '雨天'}，土壤湿度：{'干燥' if test_humidity == 0 else '湿润'}")
print(f"是否开启洒水装置：{decision}")
古老的MP虽然现在已经退居幕后，但是MP神经网络：从硬件智慧的基石到深度学习繁花——也曾经，如同人工智能世界中的初露晨曦，启迪了如何在电路板上编织逻辑之网；而今，在误差反向传播算法破晓的光辉中，MP模型原理为多层感知器（MLP）等更繁复精妙的架构提供了更强有力的支撑。这些后继者犹如科技树上的累累硕果，将智能渗透至图像识别、语音辨识与自然语言处理的广阔天地，续写着人类认知机器智慧的新篇章。"