圖解神經網路之--1.0 感知器（Perceptron）
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圖解神經網路之--1.0 感知器（Perceptron）
圖解神經網路之--2.0 線性單元（Linear Regression）
感知器
感知器.png
下面是幕布標籤內容
定義： 感知器就是神經網路中的神經元
輸入：x1-xn
權值：w1-wn
偏置 ：w0
用途：可以擬合所有的線性函式（線性分類、線性迴歸） 線性分類：可用一條線對目標進行分類。
感知器的訓練訓練方法：將權重項和偏置項初始化為0，利用感知器規則迭代的修改w 和b，直到完成。
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