如何更进一步?->单层感知器的缺陷

单层感知器本质上就是一个简单的函数拟合工具。让我来具体解释一下:

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从数学角度看:

• 它实际上就是在拟合一个分段函数

• 通过线性函数(wx + b)加上一个不连续的阶跃函数

• 最终能够将空间分成两部分,实现二分类

它的局限性在于:

• 只能拟合线性可分的问题

• 比如经典的XOR问题就无法用单层感知器解决

• 因为阶跃函数不连续,使得它只能划出一条直线(平面)

从机器学习发展史来看:

感知器是最早的人工神经元模型之一

它的局限性促进了多层感知器(MLP)的发展

现代神经网络通过叠加多层、使用连续的激活函数(如ReLU)来实现更复杂的函数拟合

你可以把单层感知器想象成:

一个会自动调整的"及格线划分器"

或者是一个能自动找到最佳分割线的"二分类器"

本质上就是在找一条直线(或平面)来分割数据