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第562章 感知机（第5页）

?

是真实标签，

是模型的预测输出。

?

若预测错误，则根据误差调整权重，使得下一次预测更接近真实值。

4。

重复训练：不断调整权重，直至所有样本被正确分类或达到最大迭代次数。

3。

感知机的优缺点

优点

1。

直观且易于实现：感知机的数学模型简单，计算量小，容易实现。

2。

可解释性强：感知机学习的分类边界是一个线性超平面，可以直观理解。

3。

适用于线性可分数据：如果数据是线性可分的，感知机一定能找到一个合适的分类边界，并在有限步内收敛。

缺点

1。

无法处理非线性问题：感知机只能处理线性可分的数据，无法解决像

xor（异或）这样的非线性可分问题。

2。

对数据分布敏感：如果数据中存在噪声或重叠，感知机的学习效果可能较差。

3。

难以扩展到多类分类：原始感知机只能用于二分类问题，多类分类需要扩展（如使用多层感知机

mlp）。

4。

感知机与现代深度学习的联系

尽管感知机本身的能力有限，但它为现代神经网络和深度学习的发展奠定了基础。后来，多层感知机（mlp，

multi-layer

perceptron）

通过引入隐藏层和非线性激活函数（如

re露、sigid）解决了

xor

问题，使得神经网络可以学习复杂的非线性关系。

此外，反向传播算法（backpropagation）

的提出使得深度神经网络能够高效训练，进一步推动了人工智能的发展。