机器学习—神经网络之感知器

感知器算法基于单层神经网络的范畴,不仅是第一个以算法描述的学习算法,而且很直观,也较为容易实现。同时,它也是是最先进的机器学习算法之一人工神经元网络(也可称作深入学习)的绝好切入点。 感知器的最初概念可以追溯到Warren McCulloch和Walter Pitts在1943年的研究,他们将生物神经元类比成带有二值输出的简单逻辑门。以更直观的方式来看,神经元可被理解为生物大脑中神经网络的子节点。在这里,变量信号抵达树突。输入信号在神经细胞体内聚集,当聚集的信号强度超过一定的阈值,就会产生一个输出信...

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