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创作者 | Harper

审批 | gongyouliu

编写 | auroral-L

上一期带大伙儿了解了人工神经网络的內容，今天给各位介绍一下感知机的定义。人力神经系统神经元网络呢起源于20世际50时代，那时候Frank Rosenblatt专家教授开发设计了第一个感知机，它实质上实际上便是人工神经网络中的单独连接点。感知机就好像一台做决定的小型设备，它接受好几个输入，将她们与相对的权重乘积并求合，随后对和再实行一个数学函数计算以造成输出結果。

我们可以将感知机想像成一个小圈圈，进到该圆形的是三个输入，每一个输入都表明为箭头符号。我们可以把输入记作x1、x2、x3，这一感知机有一个输出，再度用箭头符号表明。由于任何的箭头符号都偏向同一个方位，因此这是一个前馈控制感知机。

大家就可以使用这一感知机来做决定。例如你需要去一家西班牙饭店用餐，通常会考虑到三个要素来决策。那麼你的输入可以是下列三个：x1表明这一饭店是不是整洁，x2表明他是不是有西语版本号的菜单栏，由于有西语菜单栏的饭店一般会较为正宗。x3表明墙壁是不是挂掉一个斗笠，由于依据工作经验得话，挂掉斗笠的饭店味儿都不大好。随后我们可以为这种输入中的每一个分派一个二进制值，可以是0和1，还可以是1和-1。

如今就可以假定感知机对任何这一些要素开展一个考量，并实行一个简便的加减法或是减法函数，例如，假如饭店整洁，则加1，不然减1，依此类推别的输入。那麼感知机实行这一函数公式，假如数量做到了特定的阀值，大家便会在该饭店就餐。

可是，这一感知机太简易了，它并没很大的用途，由于他仅仅对你说，仅有符合全部的情况才会在这个饭店用餐，它也没有办法学习培训。它所做的仅仅实行加减法实际操作，并得出yes or no的提议。

那为了更好地改善这一感知机，我们可以为输入分派相对应权重，例如，你给x1的权重分派为3，x2的权重为6，x3的权重为2，当然了这全是依据你自己的爱好来制定的，随后再为数量设置一个阀值。那为了更好地测算权重计算输入，感知机会在作出管理决策以前将每一个输入值乘于它的权重。那样做的益处是，如果你给感知机输入大量数据信息的情况下，它可以利用调节权重来学习培训。

感知机还能够根据提升偏置项来提高或降低输出，做为一种提升输出精密度的方式。这一方式我们在后面的小视频里也会给大伙儿详细介绍。

我刚才提及的事例是非常简单的，但要记牢的关键环节是，感知机对好几个输入实行一个函数公式以造成单独输出，感知机可以利用调节输入的权重和提升偏置项来学习培训。一个人工神经网络很有可能包括不计其数个如此的感知机，每一个感知机接纳输入并对输入实行一个函数公式以造成输出。输入层中的感知机接纳你输入到设备中的数据信息，造成输出，并将她们传达给掩藏层中的感知机，这种感知机再将其输入传送给别的感知机，直到积放汇聚的結果传送到输出层，输出层给予最后結果。

留意，人工神经网络中的感知机或单独神经细胞通常被称作单面感知机，具备掩藏层的人工神经网络通常被称作双层感知机。

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