感知機英文解釋翻譯、感知機的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 perceptron

perception
【醫】 aperception; apperception

chance; crucial point; engine; machine; occasion; organic; pivot; plane
flexible
【醫】 machine

感知機（Perceptron）是機器學習領域的基礎概念，其英文對應詞為"Perceptron"，特指一種二分類線性分類模型。該模型由Frank Rosenblatt于1957年提出，其核心功能是通過特征向量的線性組合實現數據分類，被視為人工神經網絡的雛形。

工作原理

感知機接受多個輸入信號$x=(x_1,x_2,...,x_n)$，通過權重參數$w=(w_1,w_2,...,w_n)$進行線性加權求和，疊加偏置項$b$後，使用階躍函數作為激活函數輸出預測結果。數學表達式為：

f(x) = begin{cases}

1 & text{if } w cdot x + b > 0

0 & text{otherwise}

end{cases}

權重更新規則采用誤差驅動機制：當預測結果$hat{y}$與真實标籤$y$不符時，執行$w := w + eta (y_i - hat{y_i})x_i$，其中$eta$為學習率。

應用發展

該模型在圖像識别（如MNIST手寫數字分類）、文本分類等領域有基礎應用，但受限于線性可分性要求。這種缺陷直接推動了多層感知機(Multilayer Perceptron)的研發，後者通過引入隱藏層和非線性激活函數，成功解決了異或問題。

權威文獻

感知機（Perceptron）是機器學習領域中最基礎的線性分類模型之一，由Frank Rosenblatt于1957年提出。它不僅是人工神經網絡的起源，也為後續支持向量機（SVM）等算法奠定了基礎。以下是其核心要點：

感知機是一種二分類監督學習模型，通過線性超平面将數據劃分為兩類（通常标記為+1和-1）。其核心思想是通過調整權重和偏置，找到能正确分類訓練數據的分離邊界。

輸入層：接收多個特征值（(x_1, x_2, ..., x_n)）。
加權求和：每個輸入對應一個權重（(w_1, w_2, ..., wn)），計算加權和 (z = sum{i=1}^n w_i x_i + b)，其中(b)為偏置項。
激活函數：使用階躍函數（Step Function）作為激活函數： $$ f(z) = begin{cases} 1 & text{若 } z geq 0 0 text{ 或 } -1 & text{若 } z < 0 end{cases} $$

目标：最小化分類錯誤，調整權重(w)和偏置(b)。
更新規則：對于誤分類樣本((x_i, y_i))，按以下公式更新： $$ w leftarrow w + eta (y_i - hat{y_i}) x_i b leftarrow b + eta (y_i - hat{y_i}) $$ 其中(eta)為學習率，控制參數調整步長。
收斂條件：僅當數據線性可分時，感知機保證在有限步内收斂（感知機收斂定理）。

感知機的決策邊界對應高維空間中的超平面： $$ w cdot x + b = 0 $$ 通過幾何視角，分類過程可理解為将數據點投影到該超平面的一側。

感知機雖簡單，但奠定了神經網絡的基礎。其局限推動了深度學習的發展，而理解感知機有助于掌握更複雜模型的底層邏輯。實際應用中，更常使用支持向量機或深度網絡，但在教學和理論分析中，感知機仍具有重要價值。