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上传时间: 2021-01-20
详细说明：上篇博客转载了关于感知器的用法，遂这篇做个大概总结，并实现一个简单的感知器，也为了加深自己的理解。
感知器是最简单的神经网络，只有一层。感知器是模拟生物神经元行为的机器。感知器的模型如下：
给定一个n维的输入 ，其中w和b是参数，w为权重,每一个输入对应一个权值，b为偏置项，需要从数据中训练得到。
激活函数 感知器的激活函数可以有很多选择，比如我们可以选择下面这个阶跃函数f来作为激活函数：
输出为：
事实上感知器可以拟合任何线性函数，任何线性分类或线性回归的问题都可以用感知器来解决。但是感知器不能实现异或运算，当然所有的线性分类器都不可能实现异或操作。
所谓异或操作：
二维分布图为
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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