14、神经网络基础之感知机算法详解

神经网络基础之感知机算法详解

1. 神经网络基础概述

神经网络在深度学习图像分类领域有着重要应用，但实际上它在几乎所有机器学习细分领域都有不同程度的使用。为了提升网络性能，一些函数允许取负值，比如Leaky ReLU函数族，它包含标准的Leaky ReLU变体、PReLUs和ELUs。

接下来，我们将通过研究实际的架构及其实现，让对神经网络的理解更加具体。首先，我们要探讨经典的感知机算法，它是最早创建的人工神经网络之一。

2. 感知机算法的发展历程

感知机算法由Rosenblatt在1958年首次提出，那篇名为《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》的论文让基于感知机的技术在神经网络领域风靡一时，对如今神经网络的普及和应用起到了巨大的推动作用。

然而，1969年“AI寒冬”降临机器学习领域，Minsky和Papert出版的《Perceptrons: an introduction to computational geometry》一书，使神经网络研究停滞了近十年。他们成功证明了单层感知机无法分离非线性数据点，而现实世界中的大多数数据集都是非线性可分的，这让感知机以及整个神经网络研究似乎陷入了绝境。

直到后来人们开始探索更深层次的网络（有时称为多层感知机）以及反向传播算法，20世纪70年代的“AI寒冬”才结束，神经网络研究再次升温。

尽管如此，感知机算法仍然非常重要，它为更高级的多层网络奠定了基础。下面我们将详细介绍感知机的架构、训练过程、终止条件，并使