首先，我們分析一下什麼是感知機，
所謂感知機就是：假設輸入空間(即特徵空間)是
，輸入表示例項的特徵向量，對於輸入空間的點，輸出
其中sign是符號函式，w和b是感知機引數。
通過定義可以發現感知機是一種線性分類模型。那麼異或問題是什麼呢？
異或可以表示為如下形式：
即異或問題可以分為根據輸出可以分為兩類，顯示在二維座標系中如上圖（右）所示：其中輸出結果為1對應右圖中紅色的十字架，輸出為0對應右圖中藍色的圓圈，我們可以發現對於這種情況無法找到一條直線將兩類結果分開。即感知機無法找到乙個線性模型對異或問題進行劃分。
其實不光感知機無法處理異或問題，所有的線性分類模型都無法處理異或分類問題。
為什麼感知機不能表示異或？
1.感知機的數學定義 感知機可以簡單地理解為單層的神經網路。感知機到底是什麼呢？首先來看一下他的數學定義 假設輸入空間 即樣本的特徵空間 為x rn，輸出空間為y 輸入位x x表示樣本的特徵向量，對應於輸入空間 特徵空間 的點 輸出y y表示樣本類別。由輸入空間到輸出空間對應的函式關係如下 f x ...
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