神经网络基础：感知器

神经网络是一种受人脑启发而开发的机器学习模型。神经网络无需显式编程，即可通过学习示例来执行任务。这些任务多种多样，例如基于历史数据预测销售额、检测图像中的物体、语言翻译等等。

感知器

感知器是神经网络的结构组成单元，它的设计灵感来源于大脑中的神经元。

从数学角度来看，这可以用以下等式表示：

我们可以用以下方式解释单个感知器的工作原理：

• 每个感知器接收一组输入 x ₁到 x _m。
• 每个输入都有一个与之相关的权重，即 w ₁到 w _m分别对应 x ₁到 x _m。
• 每个输入与其各自的权重相乘，相加，然后作为输入传递给激活函数。
• 此外，还添加了一个偏置项 w ₀，这使我们能够将激活函数向左或向右移动，而与输入无关。
• 激活函数，也称为非线性函数，是一种产生感知器最终输出的非线性函数。

激活函数

激活函数是一种非线性函数。一些常见的激活函数包括 sigmoid 函数、双曲正切 (tanh) 函数和修正线性单元 (ReLU) 函数。激活函数的选择取决于感知器预期输出的类型。例如，sigmoid 函数的输出值介于 0 和 1 之间。因此，当输出需要表示概率时，sigmoid 函数非常适用。

为什么我们需要激活函数

激活函数为网络引入非线性。在现实生活中，几乎所有数据都是非线性的。如果没有激活函数，输出将始终是线性的。而非线性则允许我们逼近任意复杂的函数。

结论

在这篇文章中，我们学习了单个感知器的工作原理。在下一篇文章中，我们将了解这些感知器是如何连接起来形成神经网络的，以及神经网络如何学习执行它最初并未被明确编程执行的任务。

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