【机器学习】单个单层感知器的神经网络
感知器是一种二分类的线性分类器，用于解决线性可分问题。它的基本原理是将多个输入信号加权求和，再通过一个阈值函数得到输出结果（通常是 0 或 1）。单层感知器只包含一层神经元，不支持解决非线性可分问题，但是它的简单和可解释性使其在机器学习领域中得到了广泛的应用。
下面是一个简单的单层感知器的实现，使用 Python 语言编写：
import numpy as npclass Perceptron:def __init__(self, input_size, lr=1, epochs=100)本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！