感知机

给定输入X，权重w，偏移b，感知机输出

训练感知机

initialize w=0 and b=0 #此处的w直接取0
repratif yi[<wi,xi>+b]≤0 then#此处表示预测错误，要使得≤0，若[<wi,xi>+b]≤0，对应如上公式，yi=-1，如此yi[<wi,xi>+b]必定不会≤0。反之同理w<-w+yixi and b<-b+yi#对w和b进行更新end if until all classified correctly#直到所有类都分类正确

等价于使用批量大小为1的梯度下降，并使用如下损失函数

此处max（0，）相当于代码中的if语句，如果该类分类正确，（-y<w,x>)一定是大于0的，如果（-y<w,x>)为负数，则该类输出0，则梯度是常数就不会进行更新。

收敛定理

分截面对所有分类都正确，且有余量。

感知机的问题
感知机不能拟合XOR问题，只能产生线性分割面

多层感知机

学习XOR问题

按照单线性模型分类行不通因此可以分几步进行。
按照蓝线分类，按照黄线分类。

隐藏层

在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。要做到这一点，最简单的方法是将许多全连接层堆叠在一起。每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出。我们可以把前

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