感知机

是什么

感知机（perceptron）根据带标签样本调整权重，学习一个线性阈值分类边界。历史名称带有神经系统类比，但数学单元不是生物神经元等价物。[1, pp. 386–390]

为何出现

面对模式识别任务，研究者探索让机器从示例调整连接，而不是为每种输入手写规则。

如何工作

计算加权和与阈值；样本分错时，按输入和标签方向修正权重。在线性可分等条件下可收敛到某个分隔面。

能做什么与不能做什么

它可学习线性分类；单层形式不能表示异或等非线性边界，也不是现代多层网络的完整训练方案。“1957技术报告”“1958论文”、媒体展示和Mark I硬件不是同一事件。

在本书中

见第2章历史与第12章线性单元。