感知器算法学习笔记

• 感知器是由美国Frank Rosenblatt于1957年提出的有监督学习(有监督学习)神经网络模型，其学习算法于1958年提出。
• 流程图

• 在这之前需要了解：判别函数的正负、大小的数学意义。

其中的界面方程需要不断地修正

• 将训练样本集构成增广向量的形式，并规范化处理。任取权向量w(1)，开始迭代。

• 用全部训练样本进行一轮迭代，修正权向量。

• 分析分类的结果，只要有一个错误的分类，则回到步骤 2，直到对所有样本正确分类。

• 感知器算法是一种赏罚过程：
  分类正确，则权向量不变。
  分类错误，则对其修改。

• 收敛定理：
  若训练模式是线性可分的，感知器训练算法在有限次迭代后可以收敛到正确的矢量w。