下面是乙個具體的訓練引數的例項，有具體更新引數的計算過程，可以更直觀的理解perceptron的實現過程。
我還有一篇檔案是介紹perceptron原理的，有興趣的朋友可以看下：
當存在乙個隱藏層的時候的perceptron（3 layer），計算最終權重。
and 和 or 的計算（計算兩個數的&和|）
注意，本題已知
learning rate = 0.1；
初始的θ01 = θ11 = θ21 = 0 ；
output layer 的step function，最後的對應法則
4. input值已知
如果x1和x2的4種組合，and就是且運算（全1才1，其他都是0）；or就是並運算（有1則1，全0為0）；
xor（相同為0，不同為1）。
下面就是依次進行的迭代運算，迭代的次數一直到準確率為1才停止。詳細計算過程，看pdf檔案。
注意，本題已知
機器學習 感知機perceptron
在機器學習中，感知機 perceptron 是二分類的線性分類模型，屬於監督學習演算法。輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別 取 1和 1 感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面匯入了基於誤分類的損失函式，利用梯度下降法 對損失函式進行最優化 最優...
機器學習 感知機perceptron
在機器學習中，感知機 perceptron 是二分類的線性分類模型，屬於監督學習演算法。輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別 取 1和 1 感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面匯入了基於誤分類的損失函式，利用梯度下降法 對損失函式進行最優化 最優...
感知機perceptron 機器學習ML
參考 1.統計學習方法 李航 2.3.在機器學習中，感知機 perceptron 是二分類的線性分類模型，屬於監督學習演算法。輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別 取 1和 1 感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面匯入了基於誤分類的損失函式，利用...