什么是感知器？

感知器(Perceptron)是人工神经网络的基本组成单元,最早由Frank Rosenblatt在1957年提出。它是实现神经元计算的一种算法,能够进行简单的线性分类。
感知器具有以下主要特点:

1. 输入(xi):感知器接受的输入信号,通过权重与阈值决定输出。
2. 权重(wi):每个输入连接的权重,表示输入的重要性。
3. 阈值(b):用于决定是否产生输出的阈值,当输入与权重的乘积和大于阈值时产生输出。
4. 输出(y):感知器的输出结果,输出为1或0。
5. 激活函数:感知器使用阶跃函数作为激活函数,当输入与权重乘积和大于阈值时输出1,否则输出0。
   感知器的工作公式如下:
   y = φ(∑iwi*xi – b)
   φ是激活函数(阶跃函数),当输入与权重乘积和大于阈值时,输出1,否则输出0。

感知器的训练过程是:

1. 初始化权重和阈值
2. 提供训练样本进行计算,得到输出结果
3. 如果分类错误,则调整权重:
   w = w + η(y – ŷ)x (η为学习率)
4. 重复步骤2和3,直到训练样本全部分类正确

感知器可以实现简单线性分类,但无法解决异或问题等非线性分类。它是神经网络发展历程中的重要里程碑,后继者有多层感知器(MLP)和各种神经网络模型。

感知器是神经网络的基石,理解感知器有助于理解神经网络原理。尽管感知器分类能力有限,但它仍然奠定了神经网络研究的重要基础。