Overview
感知機(Perceptron)，在神經網路中通常又被稱為「神經元」，在出盡風頭的AlphaGo以及FaceID人臉辨識系統的背後，有著密密麻麻的這麼一個小東西，他們支撐起了整個深度學習(人工智慧的其中一大領域)。
千層蛋糕般的感知機
你知道千層蛋糕嗎？在做的時候要一層一層的放進烤箱烤，那是第一個讓我因為太費工而放棄自己做的烘焙食品。其實神經網路也是這樣一層一層堆疊起來的，其中每一層的最小單位，就是感知機。
感知機的計算方式很簡單，把輸入X1乘上一個係數w1，輸入X2乘上一個係數w2，輸入X3乘上一個係數w3。接著把他們加總起來。就是這麼簡單。如下所示：
你可能會疑惑，這麼簡單的東西為什麼可以解決像是下圍棋一樣複雜的問題？那是因為我們的深度學習並不是依靠單一個神經元來解決的，而是一整個神經網路。
你可以把神經網路當成一個千層蛋糕，感知機就是其中一粒細小的麵粉，每一層都有密密麻麻的麵粉，然後一層又一層往下堆疊。
當我們有了這麼一個千層蛋糕，就可以透過上面提到的感知機的計算方式，讓第一層麵粉的y，成為第二層麵粉的x，並依此類推，最後就可以把資訊傳遞到最後一層(輸出層)。
https://medium.com/r/?url=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fwhat-is-a-perceptron-210a50190c3bhttps://kknews.cc/food/l2g44xe.html
