Hinton Neural Networks課程筆記2d：爲什麼感知機的學習算法可以收斂
感知機的學習算法非常簡單，就是每次選取一個樣本，如果預測錯誤，則根據樣本真值，權重加減一個輸入向量。這和一般使用的附有學習率的優化算法不一樣，沒有一個超參數，使其快速而且簡潔。而爲什麼這樣一個簡單的算法可以work，Hinton在這節加以說明。注意此部分是直觀層次的解釋，不是嚴謹的數學推導。 上一節有提到感知機的幾何解釋，其中有一個結論是在權重空間內，感知機的合法解是連續的，位於一個被多個超平面限
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