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神经网络与机器学习笔记――Rosenblatt感知器

来源：程序员人生发布时间：2015-06-05 09:29:20 阅读次数：3544次

Rosenblatt感知器

感知器是用于线性可分模式（模式分别位于超平面两边）分类的最简单的神经网络模型，基本上由1个具有可调突触权值和偏置的神经元组成。

Rosenblatt证明了当用来训练感知器的模式（向量）取自两个线性可分的类时，感知器算法是收敛的，并且决策面是位于两类之间的超平面。算法的收敛性称为感知器收敛定理。

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