一、感知器

參考阮一峰的日誌-很好理解

歷史上，科學家一直希望模擬人的大腦，造出可以思考的機器。人為什麼能夠思考？科學家發現，原因在於人體的神經網路。

1. 外部刺激通過神經末梢，轉化為電訊號，轉導到神經細胞（又叫神經元）。
2. 無數神經元構成神經中樞。
3. 神經中樞綜合各種訊號，做出判斷。
4. 人體根據神經中樞的指令，對外部刺激做出反應。

既然思考的基礎是神經元，如果能夠"人造神經元"（artificial neuron），就能組成人工神經網路，模擬思考。上個世紀六十年代，提出了最早的"人造神經元"模型，叫做"感知器"（perceptron），直到今天還在用。

上圖的圓圈就代表一個感知器。它接受多個輸入（x1，x2，x3...），產生一個輸出（output），好比神經末梢感受各種外部環境的變化，最後產生電訊號。

為了簡化模型，我們約定每種輸入只有兩種可能：1 或 0。如果所有輸入都是1，表示各種條件都成立，輸出就是1；如果所有輸入都是0，表示條件都不成立，輸出就是0。

二、感知器的例子

下面來看一個例子。城裡正在舉辦一年一度的遊戲動漫展覽，小明拿不定主意，週末要不要去參觀。

他決定考慮三個因素。

1. 天氣：週末是否晴天？
2. 同伴：能否找到人一起去？
3. 價格：門票是否可承受？

這就構成一個感知器。上面三個因素就是外部輸入，最後的決定就是感知器的輸出。如果三個因素都是 Yes（使用1表示），輸出就是1（去參觀）；如果都是 No（使用0表示），輸出就是0（不去參觀）。

三、權重和閾值

看到這裡，你肯定會問：如果某些因素成立，另一些因素不成立，輸出是什麼？比如，週末是好天氣，門票也不貴，但是小明找不到同伴，他還要不要去參觀呢？

現實中，各種因素很少具有同等重要性：某些因素是決定性因素，另一些因素是次要因素。因此，可以給這些因素指定權重（weight），代表它們不同的重要性。

• 天氣：權重為8
• 同伴：權重為4
• 價格：權重為4

上面的權重表示，天氣是決定性因素，同伴和價格都是次要因素。

如果三個因素都為1，它們乘以權重的總和就是 8 + 4 + 4 = 16。如果天氣和價格因素為1，同伴因素為0，總和就變為 8 + 0 + 4 = 12。

這時，還需要指定一個閾值（threshold）。如果總和大於閾值，感知器輸出1，否則輸出0。假定閾值為8，那麼 12 > 8，小明決定去參觀。閾值的高低代表了意願的強烈，閾值越低就表示越想去，越高就越不想去。

上面的決策過程，使用數學表達如下。

上面公式中，x表示各種外部因素，w表示對應的權重。