:
1.有多个输入:x1,x2,x3,...,它们只能是0或1。
2.有一个输出:output.只能是0或1。
3.每个输入对应一个权重值:w1,w2,w3,...,它们可以是任意实数。
4.有一个阈值:threshold.可以是任意实数。
5.输出output取决于各个输入的加权求和与阈值threshold的大小,即:如果w1x1+w2x2+w3x3+...&a;gt;threshold,则输出output=1,否则输出output=0。
直观上理解,感知器相当于一个决策模型,输入表示进行决策时需要考虑的外在因素或条件,权重表示你对某个外在因素的重视程度,而阈值则表示你对于这个决策事件本身的喜好程度或接受程度。
举一个例子:假设周末有一个同学聚会,现在你正在决策要不要去参加。你考虑的因素如下:
1.如果那天天气好,那么你就更有意愿去参加。用x1=1表示天气好,x1=0表示天气不好。你对于天气这个因素的重视程度为w1=3。
2.如果某个你讨厌的人也去参加聚会,那么你就兴趣索然,不太乐意去了。用x2=1表示你讨厌的那个人去参加聚会,x2=0表示那个人不参加聚会。对应权重w2=-5,负值表示这个因素的出现会降低你去参加聚会的意愿。
3.但如果你暗恋的一个女孩去参加聚会,那么你无论如何也是想去的。用x3=1表示那个女孩去参加聚会,x3=0表示她不参加聚会。这个女孩对于你太重要了,所以有一个很大的权重:w3=10。
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第六百二十五章
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