神經網絡之：感知器與S型神經元

感知器的表達形式如下： ⽹絡中單個感知器上⼀個權重或偏置的微⼩改動有時候會引起那個感知器的輸出完全翻轉，如 0 變到 1。那樣的翻轉可能接下來引起其餘⽹絡的⾏爲以極其複雜的⽅式完全改變。 我們希望的是每次學習的過程中，逐步修改權重和偏置來讓網絡產生更好的輸出。我們可以引⼊⼀種稱爲 S 型神經元的新的⼈⼯神經元來克服這個問題。S 型神經元和感知器類似，但是被修改爲權重和偏置的微⼩改動只引起輸出的微⼩

>>阅读原文<<