摘要：
神经元的变换函数从净输入到输出的变换函数称为神经元的变换函数，即阈值型变换函数比如符号函数非线性变换函数比如单极性Sigmoid函数又比如双极性S型（又曲正切）函数分段性变换函数比如概率型变换函数这时输入与输出之间的关系是不确定的，需要用一个随机函数来描述输出状态为1或为0的概率。设输出为1的概率为T为温度参数，这种神经元模型也称为热力学模型。学习规则改变权值的规则称为学习规则或学习算法。学习规则权值调整权值初始化学习方式变换函数向量式元素式Hebbian0附近的小随机数无导师任意离散Percrptron任意有导师二进制连续感知器δ规则任意有导师连续最小均方LMS（Widrow-Hoff规则） 阅读全文
