感知器 感知器英語Perceptron是弗兰克罗森布拉特英语Frank Rosenblatt在年就职于康奈尔航空实验室Cornell Aeronautical Laboratory時所發明的一種人工神經網路它可以被視為一種最簡單形式的前馈神經網路是一種二元线性分类器 罗森布拉特给出了相应的感知机学习算法常用的有感知机学习最小二乘法和梯度下降法譬如感知机利用梯度下降法对损失函数进行极小化求出可将训练数据进行线性划分的分离超平面从而求得感知机模型 感知机是生物神经细胞的简单抽象神经细胞结构大致可分为树突突触细胞体及轴突单个神经细胞可被视为一种只有两种状态的机器激动时为是而未激动时为否神经细胞的状态取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量及突触的强度抑制或加强当信号量总和超过了某个阈值时细胞体就会激动产生电脉冲电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元为了模拟神经细胞行为与之对应的感知机基础概念被提出如权量突触偏置阈值及激活函数细胞体 在人工神经网络领域中感知机也被指为单层的人工神经网络以区别于较复杂的多层感知机Multilayer Perceptron作为一种线性分类器单层感知机可说是最简单的前向人工神经网络形式尽管结构简单感知机能够学习并解决相当复杂的问题感知机主要的本质缺陷是它不能处理线性不可分英语linear separability问题