1、感知機是什麼？
感知機可以簡單地認為是乙個轉換器，它可以接受多個訊號，輸出乙個訊號。就如同我們初中物理課程裡面常常提到的與門，這就是乙個很簡單的感知機。
2、感知機的相關概念。
a、閾值:輸入的值通過相關函式進行計算，然後將計算出來的值輸入感知機，如果滿足感知機的設定值，就會啟用出相應的輸出。我們把這個設定值稱為「閾值」。
b、偏置和權重；我們用乙個例子進行說明：
上圖這個感知機中，w1,w2是權重，b是偏置。w1,w2反應的是輸入訊號的重要程度。偏置是調整神經院被啟用的容易程度。
從上面看出來了，感知機也就是乙個很簡單的類似於我們不斷輸入訊號，給予每個輸入訊號的權重不一樣，得出輸出訊號的乙個東西。
我們應該知道：感知機中的那些權重，實際上是我們人工設定的。我們目前的機器學習這些，實際上就是自己設定引數，把資料輸入給計算機，讓計算機進行計算，我們進行感知機模型修正的過程。
3、感知機的侷限性：
感知機實際上只能表示一條直線分割的空間（線性空間），對於非線性空間（由曲線分割而成的空間）實際上它是無能為力的。
但是我們也不需要為此而悲觀，因為感知機實際上是可以疊加的。這樣通過疊加了多層的感知機也就是多層感知機。
深度學習之感知機
感知機 是可以接收多個輸入訊號，輸出乙個訊號的 初級神經網路 演算法 也稱為 人工神經元 或 樸素感知機 權重 是控制各個訊號的重要程度 權重則是值越大，通過 的訊號就越大。x1 x2是輸入訊號 y是輸出訊號 w1 w2是權重 w是weight的首字母 圖中的o稱為 神經元 或者 節點 輸入訊號x1...
深度學習入門 感知機
感知機是乙個比較古老的演算法 那麼我們為什麼要學它呢，主要是因為感知機也是神經網路 深度學習 的起源的演算法，接下來我們將簡單介紹感知機，並用感知機解決一些簡單的問題。感知機就相當於乙個神經元，接受乙個或多個訊號時，輸出乙個訊號，0 1。輸入的每個訊號乘以固定的權重，當他們的總和超過某個界限時，才會...
深度學習入門 「感知機」小結
依照我的理解，有訊號輸入，然後有乙個訊號輸出的機器 或者說機制 就是乙個感知機。下圖1便是乙個簡單的感知機 有兩個訊號x1 x2x 1 x 2 x1 x2 輸入，分別乘以權重w1 w2w 1 w 2 w1 w2 便得到中間值tmp，即 tmp x1 w1 x 2 w2 x 1 w 1 x 2 w 2...