最近，学习了一下神经网络的相关知识。写一篇博客，做思路整理。
神经网络包含input layer、hidden layer、output layer三层。(考虑真实神经原传输信号的过程)
感知器分类算法只适用于可以线性分割的数据！！！！！
相关概念：
训练样本X = ，权重向量W =
，
(这个过程叫向量的点乘)。
激活函数(单元步调函数):，用来分类。(注意，这是一个线性激活函数)
阈值(偏置)：，初始的阈值根据“经验”给出，随着模型的训练，会更新
学习速率：，是0到1比区间内的小数
步骤：
1.把权重向量初始化为0，或把每一个分量初始化为0到1间的任意小数。(，相乘的结果就是阈值。这样做的目的是为了计算方便，只需要判断Z的值是大于0还是小于0)
2.把训练样本输入感知器，得到分类结果(-1或1)
3.根据分类结果更新权重向量和阈值。
权重更新算法：
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y是输入样本的正确分类，是感知器计算出来的分类。
阈值更新方法：
整体思路图如下：
