感知机：有n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和（w1x1+w2x2+...+wn*xn），比较激活函数结果，得出输出（即：当结果小于某个值（称阀值）时怎么样，当结果大于某个值时怎么样）。（ps：和线性回归很像）
感知机模型
图中的sum节点即为一个感知机
应用：很容易解决与、或、非问题，即主要解决分类问题
如果是(0,0)(0,1)(1,0)(1,1)如果在坐标轴上要进行异或运算的分类，只一个感知机就无法做到，还需要添加另外一个感知机的节点。即：若当前个数的感知机无法解决问题，就增加感知机的个数，直到能够解决问题
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本文标题：30-神经网络-感知机模型
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