感知機的故事：守門人的抉擇
在一個遙遠的王國裡，有一座神秘的城堡，城堡的大門前站著一位忠誠的守門人。國王交給他一個任務：隻允許“貴族”進入城堡，而“平民”必須被拒之門外。然而，這些貴族和普通人穿著相似，守門人不能單純靠直覺來分辨。於是，國王給了他一份規則手冊，其中列出了判斷貴族身份的幾個標準，比如：
?衣服的顏色是否是紫色在這個王國，紫色是高貴的象征）。
?是否佩戴金色徽章貴族都有金色家徽）。
?說話的語氣是否莊重貴族受過嚴格禮儀訓練）。
守門人會觀察每個來訪者，並根據這些特征來做出判斷。最初，他的判斷並不完美，有時會放錯人進去，有時又會錯把貴族擋在門外。但隨著時間的推移，他不斷總結經驗，調整自己的標準，變得越來越準確。
守門人的決策方式感知機的運作）
讓我們看看守門人的思考過程，他需要做出一個簡單的“是”或“否”決策，這與感知機的計算方式如出一轍：
1.觀察來訪者的特征輸入）：
?這人穿的衣服是紫色的嗎？）
?這人戴著金色徽章嗎？）
?這人的言行得體嗎？）
2.給每個特征賦予一個重要性權重）：
?守門人會認為“穿紫色衣服”更重要一些，所以給它一個較高的權重例如）。
?“佩戴金色徽章”也很關鍵，但稍微次要一些，權重可能是。
?“說話是否莊重”雖然重要，但容易誤判，所以權重較小，例如。
3.計算總評分：
?守門人會將每個特征的值是=1，否=0）乘以對應的權重，再加總。例如：
這裡的是偏置，相當於守門人的經驗或直覺。
4.做出最終決定激活函數）：
?如果總評分高於某個閾值例如0.6），守門人就會認為這個人是貴族，允許進入城堡。
?否則，他就會拒絕來訪者。
不斷學習的守門人感知機的訓練）
一開始，守門人的判斷可能不夠準確，他可能會讓一些平民誤入城堡，或者誤拒了某些貴族。但每次犯錯後，國王都會告訴他正確答案，然後他會調整自己的標準。例如：
?如果他錯把一位貴族攔在門外，他會提高對金色徽章的重視程度增加）。
?如果他誤讓一個普通人進入，他會降低對衣服顏色的權重減少）。
這種調整過程就類似於感知機的權重更新，公式如下：
其中：
?是正確答案國王告訴他的）。
?是他自己做的判斷可能錯誤）。
?是調整步伐的大小，相當於守門人的學習速度。
隨著不斷實踐，他的判斷能力越來越強，最終可以精準地區分貴族和平民。
感知機的局限性：xor問題的故事
然而，守門人的方法也有局限性。例如，有一天，他遇到了一個難題：王國裡來了一些新的訪客，他們既沒有穿紫色衣服，也沒有佩戴金色徽章，但他們是國王的密使，理應被允許進入。
然而，他的規則手冊無法應對這種情況，因為它依賴於“簡單的線性規則”來做決策。如果一個訪客的身份不是“紫色+金徽章”的簡單組合，他就無法正確判斷。
這個問題在數學上被稱為xor異或）問題，即：
?貴族可能是紫色衣服，金色徽章）或沒有紫色衣服，沒有金色徽章）。
?平民可能是紫色衣服，沒有金色徽章）或沒有紫色衣服，有金色徽章）。
這時，守門人發現，他僅憑簡單的加權打分無法解決這個問題，需要一個更複雜的邏輯。p）解決了，即守門人不僅僅靠自己判斷，而是讓幾個不同的顧問先進行分析隱藏層），然後再做出最終決策。這一改變，使得神經網絡能夠處理更複雜的非線性問題，推動了現代人工智能的發展。
現代深度學習的啟示：聰明的王國智腦
多年後，王國發展得更加繁榮，訪客的情況也越來越複雜。守門人已經不夠用了，於是國王雇傭了一群聰明的顧問，他們會：
1.先把訪客的所有信息進行深度分析多層神經網絡）。
2.使用複雜的模式識彆技術，比如臉部識彆、語音分析等深度學習）。
3.不斷從新數據中學習，提高判斷能力數據驅動訓練）。
最終，這個係統變成了一個“王國智腦”，它不再隻是簡單的加法和權重調整，而是能夠處理幾乎所有類型的訪客，甚至能提前預測某些人的身份。
這個智腦就是現代深度神經網絡dnn），它從最初的感知機演變而來，如今已經成為人工智能的核心技術之一。
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結論
1.感知機=守門人，通過簡單的規則判斷是否放行。
2.權重更新=學習經驗，不斷調整判斷標準，提高準確率。