Hinton Neural Networks課程筆記2c：感知機的幾何解釋

此部分，Hinton從幾何角度解釋了感知機。這裏不是使用權重作爲超平面，輸入數據作爲空間內點的解釋方式；相反，這裏使用權重作爲空間內點，每一維對應於一維權重，輸入數據被看做constrain，限制合法權重的空間。 具體的，輸入數據和權重維數相同（使用bias，而不是threshold），則每個輸入數據可以對應於權重空間中的一個向量（起始點爲原點），則對該數據的分類取決於權重向量（起始點爲原點）和輸

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