感知器

感知器 （ 英語 ： Perceptron ） 是在1957年就職於康奈爾航空實驗室 （ Cornell Aeronautical Laboratory ） 時所發明的一種人工神經網路 。 它可以被視爲一種最簡單形式的前饋神經網路 ， 是一種二元線性分類器 。 羅森布拉特給出了相應的感知機學習算法 ， 常用的有感知機學習 、 最小二乘法和梯度下降法 。 譬如 ， 感知機利用梯度下降法對損失函數進行極小化 ， 求出可將訓練數據進行線性劃分的分離超平面 ， 從而求得感知機模型 。 感知機是生物神經細胞的簡單抽象 。 神經細胞結構大致可分爲 ： 樹突 、 突觸 、 細胞體及軸突 。 單個神經細胞可被視爲一種只有兩種狀態的機器 — — 激動時爲 『 是 』 ， 而未激動時爲 『 否 』 。 神經細胞的狀態取決於從其它的神經細胞收到的輸入信號量 ， 及突觸的強度 （ 抑制或加強 ） 。 當信號量總和超過了某個閾值時 ， 細胞體就會激動 ， 產生電脈衝 。 電脈衝沿着軸突並通過突觸傳遞到其它神經元 。 爲了模擬神經細胞行爲 ， 與之對應的感知機基礎概念被提出 ， 如權量 （ 突觸 ） 、 偏置 （ 閾值 ） 及激活函數 （ 細胞體 ） 。 在人工神經網絡領域中 ， 感知機也被指爲單層的人工神經網絡 ， 以區別於較複雜的多層感知機 （ Multilayer Perceptron ） 。 作爲一種線性分類器 ， （ 單層 ） 感知機可說是最簡單的前向人工神經網絡形式 。 儘管結構簡單 ， 感知機能夠學習並解決相當複雜的問題 。 感知機主要的本質缺陷是它不能處理線性不可分問題 。