NOT perceptron的双重权重和偏差应该是什么？

NOT perceptron的双重权重和偏差是指在神经网络中用于计算输出的参数。在NOT perceptron中，双重权重和偏差的作用是确定输入信号的权重和偏置，从而影响神经元的激活状态和输出结果。

具体来说，双重权重是指输入信号与权重之间的乘积，表示了输入信号对神经元的影响程度。偏差是一个常数，用于调整神经元的激活阈值，即决定神经元何时激活的阈值。

对于NOT perceptron来说，它只有一个输入，因此只有一个双重权重和一个偏差。双重权重可以是一个实数，表示输入信号的权重，而偏差可以是一个实数，表示神经元的激活阈值。

在计算输出时，输入信号与双重权重相乘，再加上偏差，然后通过激活函数（如阈值函数）进行处理，最终得到输出结果。

NOT perceptron的双重权重和偏差的具体取值可以根据具体问题和训练数据进行调整和优化。