MATLAB神经网络的编写（一）——感知器模型
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《MATLAB神经网络编程》是由化学工业出版社出版的一本教材，《MATLAB神经网络编程》读书笔记共有四章内容介绍前向型神经网络的基础知识以及其在实际应用中的重要性
本文属于《MATLAB神经网络编程》这本书的阅读笔记。其中涉及的内容包括源码、公式和原理，并均源自该书。如对内容仍有疑问，请参考原著。
感知器可以说是最先的人工智能体系（ANN）的核心组件之一。
单层感知机是一种拥有一个神经元层、基于阈值激活机制工作的前馈式人工神经架构。
感知器通常将输出限定在0和1之间；当然还可以取-1和+1之间的值；旨在对输入的数据向量进行分类处理的目标
（一）感知器的结构
单层感知器的神经元模型
上图中每个输入分量pj借助对应的权值wj执行加权求和运算，并将所得结果作为阈值函数的输入变量；引入偏差项b后使模型增加了一个可调参数；从而能够调节输出结果以达到更加灵活的效果。
n=∑ wj*pj+b
a=f(n)
多层感知器的模式如下：
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