感知机

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。