感知器英文解釋翻譯、感知器的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 perceptron

分詞翻譯：

感知的英語翻譯：

perception
【醫】 aperception; apperception

器的英語翻譯：

implement; organ; utensil; ware
【醫】 apparatus; appliance; crgan; device; organa; organon; organum; vessel

專業解析

感知器（Perceptron）是機器學習領域的基礎概念，由Frank Rosenblatt于1957年提出，定義為一種二分類線性模型。其核心原理是通過特征權重與輸入數據的線性組合生成輸出，公式為：

$$ f(x) = begin{cases} 1 & text{若 } w cdot x + b > 0 0 & text{否則} end{cases} $$

其中$w$為權重向量，$b$為偏置項，$x$為輸入向量。該模型模拟生物神經元的激活機制，成為神經網絡的前身（來源：Mitchell, T. M. 《機器學習》）。

在漢英詞典語境中，"感知器"對應英文術語"Perceptron"，部分專業詞典會強調其作為"artificial neuron"（人工神經元）的早期實現形式（來源：中國科學院計算技術研究所《人工智能術語雙語詞典》）。其訓練算法通過疊代調整參數實現誤差最小化，這一特性使其在模式識别領域具有奠基意義（來源：IEEE Xplore文獻庫）。

當前該模型主要應用于教學場景，用于闡釋機器學習的基本原理。實際工程中更多采用其改進型多層感知器（MLP）構建深度神經網絡（來源：ACM數字圖書館）。

網絡擴展解釋

感知器（Perceptron）是機器學習中最基礎的線性二分類模型，也是人工神經網絡的早期形式。以下從核心原理、結構和應用場景進行詳細解釋：

1. 核心原理

輸入與權重：感知器接收多個輸入信號（(x_1, x_2, ..., x_n)），每個輸入對應一個權重（(w_1, w_2, ..., w_n)），表示該特征的重要性。
加權和計算：将所有輸入與權重的乘積相加，并加上偏置項(b)，公式為： $$ z = w_1x_1 + w_2x_2 + cdots + w_nx_n + b $$
激活函數：通過階躍函數（Step Function）将連續值轉換為二元輸出（0或1），即： $$ text{輸出} = begin{cases} 1 & text{若 } z geq 0 0 & text{若 } z < 0 end{cases} $$

2. 訓練過程

初始化：隨機設置權重和偏置的初始值。
疊代更新：對每個訓練樣本計算預測值，若預測錯誤則按以下規則調整參數： $$ w_i leftarrow wi + alpha cdot (y{text{真實}} - y_{text{預測}}) cdot xi b leftarrow b + alpha cdot (y{text{真實}} - y_{text{預測}}) $$ 其中(alpha)為學習率，控制調整幅度。

3. 應用與局限性

適用場景：線性可分問題（如邏輯門中的AND/OR分類）。
局限性：無法處理非線性問題（如XOR問題），這一缺陷推動了多層感知器（MLP）和現代神經網絡的發展。

示例：AND邏輯門中，當輸入均為1時，感知器可通過權重(w_1=1, w_2=1, b=-1.5)輸出1，否則輸出0。

感知器作為神經網絡的基礎單元，在圖像分類、模式識别等簡單任務中仍有理論價值，但其單層結構的局限性促使研究者開發了更複雜的深度學習模型。