Rosenblatt感知器
感知器是用于線性可分模式（模式分別位于超平面兩邊）分類的最簡單的神經網絡模型，基本上由1個具有可調突觸權值和偏置的神經元組成。
Rosenblatt證明了當用來訓練感知器的模式（向量）取自兩個線性可分的類時，感知器算法是收斂的，并且決策面是位于兩類之間的超平面。算法的收斂性稱為感知器收斂定理。
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