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第六百二十四章（第2页）

而由简单元件组合起来的力量，在现实世界的人工神经网络中已经真正地显现。

神经网络中的最基本组成单元——神经元（neuron），也被叫做感知器，（perceptron）是一种早期的神经元结构，在上个世纪五六十年代就被提出来了。

现在它在神经网络中已很少被使用，但理解它有助于理清其它类型神经元的基本结构和设计思路。

一个感知器的定义元素包括：

1.有多个输入：x1，x2，x3，...，它们只能是0或1。

2.有一个输出：output.只能是0或1。

3.每个输入对应一个权重值：w1，w2，w3，...，它们可以是任意实数。

4.有一个阈值：threshold.可以是任意实数。

5.输出output取决于各个输入的加权求和与阈值threshold的大小，即：如果w1x1+w2x2+w3x3+...>threshold，则输出output=1，否则输出output=0。

直观上理解，感知器相当于一个决策模型，输入表示进行决策时需要考虑的外在因素或条件，权重表示你对某个外在因素的重视程度，而阈值则表示你对于这个决策事件本身的喜好程度或接受程度。

举一个例子：假设周末有一个同学聚会，现在你正在决策要不要去参加。

你考虑的因素如下：

1.如果那天天气好，那么你就更有意愿去参加。

用x1=1表示天气好，x1=0表示天气不好。

你对于天气这个因素的重视程度为w1=3。

2.如果某个你讨厌的人也去参加聚会，那么你就兴趣索然，不太乐意去了。

用x2=1表示你讨厌的那个人去参加聚会，x2=0表示那个人不参加聚会。

对应权重w2=-5，负值表示这个因素的出现会降低你去参加聚会的意愿。

3.但如果你暗恋的一个女孩去参加聚会，那么你无论如何也是想去的。

用x3=1表示那个女孩去参加聚会，x3=0表示她不参加聚会。

这个女孩对于你太重要了，所以有一个很大的权重：w3=10。

现在假设阈值threshold=2。

我们根据前面的规则去计算output，这个计算过程就相当于决策过程。

如果output算出来等于1的话，那么你就去参加聚会，否则就不去。

决策结果无非是下面几种：

1.如果你暗恋的女孩去参加聚会，那么不管其它因素，你肯定就去了。

因为权重w3实在太大了，不管另外的输入是多少，都会导致加权求和后超过threshold=2。

2.你暗恋的那个女孩不去参加聚会，而你讨厌的那个人去参加聚会。

这时不管天气如何，你都不会去了。

3.你暗恋的那个女孩和你讨厌的那个人都不去参加聚会。

那么你去不去最终取决于天气怎么样。

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