# WTF理解不了 问题出在哪？

## 不妨把单层感知器分三层给你了解

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## 给中学生的解释: 想象一个简单的数学题:

1. 前向传播(计算答案):

* 首先我们做一个加权求和,就像数学中的一次函数 y = ax + b 比如: 2×成绩 + 3×课外活动 + 1(固定分) = 总分
* 然后我们设定一个"及格线",超过及格线就算通过(1),没超过就是没通过(0) 比如总分超过60分就是通过,不到60分就是没通过

2. 反向传播(修正答案):

* 如果预测错了(比如预测通过但实际没通过),我们就要调整权重
* 调整的方法是:
  * 看看预测差了多少(比如预测1但实际是0,差了1)
  * 根据差距来调整每个因素的权重
  * 调整的幅度要适中,不能太大也不能太小

## 专业术语版本:

1. 前向传播:

* 线性变换: z = wx + b 其中w为权重向量,x为输入向量,b为偏置项
* 激活函数: y = σ(z) 使用阶跃函数作为激活函数

2. 反向传播:

* 计算损失: L = y - ŷ (预测值与真实值的差)
* 权重更新: w = w - α×L×x 其中α为学习率
* 偏置更新: b = b - α×L

## 比喻与专业术语对应表:

```
比喻                专业术语
加权求和            线性变换
及格线              阶跃函数/激活函数
预测值              输出y
实际答案            目标值ŷ 
分数差距            损失函数L
调整系数            学习率α
各科成绩            输入特征x
科目权重            权重w
固定分              偏置项b
```

通过这样三个层次的解释,我们可以从直观理解逐步过渡到专业概念,帮助理解单层感知器的工作原理。
