浅谈感知机与神经网络(无师自通) 🧠💼感知机与神经网络的关系

感知机（Perceptron）作为神经网络（Neural Network）的一个基础模型，可以说是神经网络的先驱。感知机由Frank Rosenblatt在1957年提出，是一种简单的人工神经网络模型，用于解决二分类问题。感知机仅包含一个输出节点和多个输入节点，每个输入节点都有一个权重，通过加权求和和阈值函数来判断输出结果。感知机的出现为后来的多层神经网络奠定了基础。

随着计算机技术的发展，人们开始研究更复杂的神经网络结构。多层神经网络（Multi-layer Neural Network）引入了隐藏层的概念，使得神经网络能够学习更复杂的特征表示。隐藏层中的节点可以对输入数据进行非线性变换，从而提高模型的表达能力。此外，反向传播算法（Backpropagation Algorithm）的提出使得多层神经网络的训练成为可能。

总的来说，感知机与神经网络之间存在着密切的关系。感知机是神经网络的一种特殊形式，而神经网络则是感知机的扩展和发展。通过不断的研究和发展，神经网络已经成为人工智能领域中不可或缺的一部分。💪🚀