感知机

万字长文解读机器学习——感知机、MLP、SVM🌺历史文章列表🌺感知机是机器学习中最基本的线性分类模型之一，只有一个输入层和一个输出层，没有隐藏层。是一个简单的线性分类器，只适用于线性可分的数据集。它最初由 Frank Rosenblatt 于 1957 年提出，用于解决二分类问题。感知机的目标是找到一个能够将两个类别的样本进行线性分割的超平面（即线性决策边界）。

机器学习（四）——神经网络（神经元、感知机、BP神经网络、梯度下降、多层神经网络、Python源码）神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”

努力的派大星星

神经网络的基础：从感知机到复杂网络的进化理解感知机在探索神经网络之前，我们首先回顾了感知机的基本概念。感知机是一种二分类的线性分类模型，它的基本功能是将输入的特征向量转化为一个预测结果。虽然感知机在理论上能够表示复杂的函数，但它有一个显著的局限性——权重的设置仍需人工完成。这不仅耗时耗力，而且限制了模型处理更复杂场景的能力。

鹅毛在路上了

Deep Learning With Pytorch - 最基本的感知机、贯序模型/分类、拟合感知机（Perceptron）是神经网络中的基本单元，神经网络的雏形，也被称作神经元（原理就是仿照生物上的神经元）、单层神经网络。