在机器学习和神经网络领域，感知器（Perceptron）是一个基础而重要的概念。它是一种简单的人工神经元模型，是构建神经网络的基础。在本篇博客中，我们将深入探讨 PyTorch 中的感知器，介绍它的工作原理、用途和一些实际示例，帮助初学者更好地理解和应用这一概念。
第一章：感知器简介
1.1 什么是感知器？
感知器是一种最简单的神经元模型，它的灵感来源于生物神经元的工作原理。它接收多个输入，对这些输入进行线性组合，并通过激活函数输出一个二进制的结果，通常是0或1。感知器的基本结构如下图所示：
- 输入层：接收多个输入信号 x 1 , x 2 , … , x n x_1, x_2, \ldots, x_n x1,x2,…,xn。
- 权重：每个输入信号都有一个对应的权重 w 1 , w 2 , … , w n w_1, w_2, \ldots, w_n w1,w2,…,wn，用于调整输入信号的重要性。
- 线性组合：输入信号与权重的乘积求和，得到 z = ∑ i = 1 n x i ⋅ w i z = \sum_{i=1}^{n} x_i \cdot w_i z=∑i=1nxi⋅wi。
- 激活函数：将线性组合的结果 z z z
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