深度學習入門——單層感知器

本文學習資源主要來自《5天搞定深度學習入門系列(免費)》騰訊課堂。 概念 感知器（Perceptron）是神經網絡中的一個概念，在1958年由Frank Rosenblatt第一次引入。 單層感知器可以用來區分線性可分的數據，並且一定可以在有限的迭代次數中收斂。 感知器的學習規則規定，學習信號等於神經元期望輸出（教師信號）與實際輸出之差（r表示誤差）： r=dj−oj r = d j − o j

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