假設感知器採用的是與閾值轉移函式相類似的符號轉移函式，其表示式為：f(
wtjx
)=sgn(wt
jx)=
{1,w
tjx≥
0−1,
wtjx
<0
下標 j
表示的是不同的迭代次數。用於調整引數的學習訊號，等於神經元期望輸出與實際輸出之差：r=
dj−o
j權值調整公式應為：δw
j=η(
dj−sgn(w
tjx)
)xδw
ij=η
(dj−
sgn(wt
jx))
xi,i
=0,1
,…,n
顯然實際輸出與期望值相同時，權值無需調整。有誤差（不一致）時，權值調整公式簡化為：δw
注意 hardlim 與 hardlims 的區別，hardlims的s表示的是 symmetric、
單層感知器python 深度學習之單層感知器（一）
當我們最初學習機器學習時候，了解到最簡單的神經網路可能便是單層感知器，他也是監督學習的最簡單一種。本文章就通過 人工神經網路理論 設計及應用 書中介紹的單層感知器一節，進行python的 實現。單層感知器的網路結構如下 上圖便是乙個單層感知器，很簡單的乙個結構，圖中說明我們有個3維的輸入值分別是x1...
神經網路學習筆記（一） 單層感知機
神經網路分為從傳播來講分為兩種 1.前饋神經網路 前向網路 2.反饋神經網路 前向網路沒有反饋機制，也就是自能向前傳播而不能反向傳播來調整權值引數。感知機就屬於前向網路。如上圖 乙個輸入層，乙個輸出層，中間的所有隱層都是向前傳播。感知機是美國學者f.rosenblatt提出的，他對最早提出的mp不一...
神經網路（一） 單層感知機
感知機是乙個二類分類的線性分類模型，用來做分類的，類別用 1和 1表示。樣本中的各個特徵組成了空間中的不同的點，點被分成兩類，1和 1。我們的目的就是找到乙個超平面將這兩類點分開。超平面可以用wx b表示，或者將b改寫成w 0w 0 w0 將x的第一列加上偏置項 全1 那麼我們就可以用wx來表示這個...