机器学习笔记 - 什么是感知机(Perceptron)?

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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 感知机 感知器 机器学习 二元分类器 异或运算
于 2022-04-11 11:32:41 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/124094490
本文介绍了感知机的起源、工作原理以及其在机器学习中的地位。通过分析感知机无法解决非线性可分问题，如XOR，阐述了其局限性。文章深入探讨了感知机的Python实现，包括数据集、架构、训练过程和终止条件，并展示了如何使用感知机对AND、OR和XOR数据集进行分类。最后，通过实际应用验证感知机无法解决XOR问题，强调了感知机在现代深度学习中的基础作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、什么是感知机？

        由Rosenblatt于1958年首次推出的感知机，他提出了基于原始 MCP 神经元的感知机学习规则。可以说是最古老、最简单的ANN算法。在此出版物之后，基于感知机的技术在神经网络社区中风靡一时。仅这篇论文就对当今神经网络的流行和实用性负有重大责任。

        但随后，在1969年，机器学习社区迎来了“AI寒冬”，神经网络没有人再关注。Minsky和Papert出版了Perceptrons - 计算几何导论，这本书有效地使神经网络的研究停滞了近十年——关于这本书有很多争议，但作者确实成功地证明了单层感知机无法分离非线性数据点。

        鉴于大多数现实世界的数据集是自然非线性可分的，这似乎感知机以及其他神经网络研究可能没有太大意义。

        在Minsky和Papert的书籍出版后，人们对神经网络的兴趣大幅下降。直到我们开始探索更深层次的网络（有时称为多层

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AI（007） - 笔记 - 感知机（Perceptron）和多层感知机（Multi-Layer Perceptron）
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06-20 2151
感知机（Perceptron）和多层感知机（Multi-Layer Perceptron） 之前并未做过笔记，所以这篇文章是对以下内容回顾，对应： 第六周：（02）感知机 第六周：（03）多层感知机和反向传播 维基百科（en）“Backpropagation” 词条 《机器学习》（西瓜书）：第5章 神经网络 - 5.1 神经元模型 《机器学习》（西瓜书）：第5章 神经网络 - 5.2 感知机...
深度学习入门知识（二）——什么是感知机
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深度学习入门知识（一）——Python必备基础知识感知机（感知器）（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。额，好抽象啊。。。​简单地说，感知机的作用就是，接受多个信号，输出单个信号，它和多输入单输出电路的作用类似。从简单感知机学起，后期再去学习复杂感知机，二者原理是一样的。假设有两个输入信号x1
八: 人工神经元/感知机 算法
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Waruler的博客
05-21 1241
深度学习中的神经元/感知机的概念,通过感知机实现与或门,多层神经网络介绍
感知机是什么
weixin_43870400的博客
03-09 1424
感知机作为神经网络（深度学习）起源的的算法，由美国学者Frank Rosenblatt于1957年提出。 感知机可以接收多个输入信号，输出一个信号。 X1,X2是输入信号，W1和W2是权重，y是输出信号。o被称为神经元。输入信号被送往神经元时，被分别乘以固定的权重，神经元计算传送过来的信号的总和，当总和超过阈值，才会输出1，这也称为神经元被激活。 权重越大，该权重对应的信号越重要。权重相当于电流中的电阻。电阻越小，通过的电流越大；感知机权重越大，通过的信号越大。在控制信号流动难度的上二者发挥着类似的作用。
什么是“感知机”？
seasonsyy的博客
02-16 2699
简单来说，感知机就是一个旨在建立一个线性超平面对线性可分的数据集进行分类的线性模型
什么是感知机（超详细 | 图文）
Xav Pun的博客
05-07 2万+
本文以图文的形式，通俗易懂地介绍 “感知机” 的结构原理。
感知机介绍
人生就是为了樱岛麻衣的博客
05-25 1435
定义 感知机(Perceptron)在1957年由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础。 感知机是一种二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，+1代表正类，-1代表负类。感知机属于判别模型，它的目标是要将输入实例通过分离超平面将正负二类分离。1 数学表示2 输入 x∈Rd或x=(x1,x2,....,xn)Tx∈R^d或x = (x_1,x_2,....,x_n)^Tx∈Rd或x=(x1​,x2​,....,xn​)T 输出 y∈{+1，−1}y∈\{+1，-1\
《机器学习by周志华》学习笔记-神经网络-02感知机与多层网络
vanilla698的博客
09-18 1116
感知机(Perceptron)由2层组织，如下图所示：「输入层神经元」接收外界输入信号后，传递给「输出层神经元 」「输出层神经元」是「M-P神经元」，亦称「阈值逻辑单元（threshold logic unit）」由上面的多层神经网络的概念可知，每层神经元与下一层神经元全互联，神经元之间不存在同层连接（x2连接到x3），也不存在跨层连接（x2连接到g4）。当「隐含层」变的越来越多的时候，这样的神经网络通常被称为「多层前馈神经网络」
机器学习笔记之前馈神经网络(三)M-P神经元模型与感知机的关系
静静的学习就好
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从本节开始，介绍反向传播算法(BackPropagation,BP)，本节将介绍M-P神经元模型与感知机算法的关系。
【机器学习笔记】——感知机（Perceptron）
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一、感知机模型 感知机（perceptron）是一种二分类的线性分类模型，它是一种监督式学习算法。感知机的输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面 S。感知机旨在求出该超平面 S，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化（最优化）。 感知机也是 Neural Networks（神经网络） 和 S...
机器学习感知机
01-17
主要是机器学习中感知机的MATLAB代码，里面带有相关数据
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感知机是一个二分类的线性模型，它通过构造一个超平面，将特征空间中的样本分为两类。感知机的核心思想是找到一个超平面，使得不同类别的样本可以通过该超平面分开，适用于线性可分的数据集。
感知机（Perceptron）
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1简介 感知机（或称感知器，Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络 它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1。感知机是神经网络的雏形，同时也是支持向量机的基础，感知...
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感知机的文字描述：     ---->感知机接收多个输入信号，输出一个信号。     ---->感知机的信号只有01两种取值。 感知机的图像描述：   ---->输入：x1,x2   ---->权重：w1与w2   ---->输出：y   ---->阀值：x1*w1+x2*w2大于阀值时y会输出1，否则输出0。阀值是我们另外定义的。 感知机的...
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