单层感知器的学习规则

单层感知器

• 1、单层感知器介绍
• 2、单层感知器计算示例
• 3、单层感知器的另一种表达形式
• 4、单层感知器的学习规则
• • 4.1 学习规则介绍
  • 4.2 单层感知器的学习规则计算
• 5、代码实战
• • 5.1 单层感知器学习规则计算举例
  • • 5.1.1 简单的实现方式
    • 5.1.2 用矩阵计算实现

1、单层感知器介绍

  受到生物神经网络的启发，计算机学家 Frank Rosenblatt 在 20 世纪 60 年代提出了一种 模拟生物神经网络的的人工神经网络结构，称为感知器（Perceptron）。单层感知器 结构图如下。

  图中x1，x2，x3为输入信号，类似于生物神经网络中的树突

  w1，w2,w3分别为x1,x2,x3的权值，它可以调节输入信号的值的大小，