perceptron是什麼意思，perceptron的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

n. 感知器，[計] 感知機（模拟人類視神經控制系統的圖形識别機）

Perceptron as Feature Detector. Visual Receptive Fields.

做為特征探測器的感應機。視覺的接受域。

The perceptron can only solve linearly separable problems.

感知機隻能解決線性可分問題。

There are important differences from the perceptron algorithm.

這裡有一些與感知器算法相區别的重要不同點。

The network for retrieving wind speed is a multi-layer perceptron.

風速的反演是基于多層感知器網絡；

Obviously, the perceptron isn't a complete model of human decision-******!

顯然，感知器不是一個人類決策的完整模型！

感知機（Perceptron）是機器學習領域中的一種基礎分類算法，由心理學家Frank Rosenblatt于1957年提出。其核心思想是通過模拟生物神經元的工作方式，構建一個能夠對線性可分數據進行二分類的數學模型（來源：Rosenblatt, 1957）。

感知機被認為是人工神經網絡的奠基性工作，其訓練思想為反向傳播算法提供了理論啟發（來源：Goodfellow et al., 2016）。盡管現代模型更加複雜，但感知機仍是理解神經網絡的重要起點。

Perceptron（感知機）是機器學習中最基礎的線性二分類模型，由Frank Rosenblatt于1957年提出，被認為是人工神經網絡的早期形态。以下是詳細解釋：

輸入與權重：感知機接收多個輸入特征（如 (x_1, x_2, ..., x_n)），每個特征對應一個權重（(w_1, w_2, ..., w_n)），表示該特征的重要性。
加權和：計算輸入的加權和 (z = w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_nx_n + b)（其中 (b) 為偏置項）。
激活函數：通過階躍函數（Step Function）輸出結果： [ phi(z) = begin{cases} 1 & text{若 } z geq 0 0 text{ 或 } -1 & text{若 } z < 0 end{cases} ] 輸出結果為二元類别（如“是/否”或“+1/-1”）。

目标：調整權重和偏置，使模型能正确分類訓練數據。
學習規則：若分類錯誤，按以下規則更新參數： [ w_i leftarrow w_i + alpha cdot (y - hat{y}) cdot x_i ] 其中 (y) 是真實标籤，(hat{y}) 是預測值，(alpha) 是學習率。
收斂性：若數據線性可分，感知機保證在有限步内收斂；否則無法收斂。

感知機為神經網絡奠定了基礎，其局限性推動了後續發展（如引入隱藏層的多層感知機、反向傳播算法等），成為深度學習的重要起點。