神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑神经元的工作原理，通过学习大量数据来提取特征和模式。下面我们将简要介绍第一个神经网络——感知机。

感知机

感知机是一种简单的线性二分类模型，它使用原始数据特征进行线性分类。感知机模型由输入层、隐藏层和输出层组成。

特点

  • 线性可分：感知机只能处理线性可分的数据。
  • 二分类：感知机只能进行二分类。
  • 简单：感知机模型简单，易于实现。

应用

感知机在图像识别、语音识别等领域有广泛的应用。

扩展阅读

神经网络结构图