1.1.1 感知机

感知机是一个简单的神经网络模型，也是一个二分类模型。感知机的网络结构如图1.1所示。

这里假设有数据集D=（x₁，y₁），（x₂，y₂），…，（x_n，y_n），其中x_i∈Rn。如果使用感知机对该数据集进行二分类的划分，具体来说就是想找到一个直线或超平面对数据集进行划分，通过感知机后，可以得到如式（1.1）所示的输出：

式中，out即感知机进行二分类的结果输出，也就是一个是与否的概念。其中也要有阈值（Threshold）的划分。例如，生活中常见的二分类任务有：“周末想出去玩，那周末的天气好不好呢？”“想对猫的图像进行判断，那图像中的动物是不是猫呢？”等，但是现实中往往很多任务并不是二分类任务，可能更为复杂。例如，我想知道图像中的动物不是猫的话具体是什么？是小狗还是小兔子？或者说，图像识别0～9的手写数字，很明显，这些都是多分类任务，而单一的感知机难以解决类似的问题。于是，更复杂的神经网络产生了。