Hinton Neural Networks课程笔记2c：感知机的几何解释

此部分，Hinton从几何角度解释了感知机。这里不是使用权重作为超平面，输入数据作为空间内点的解释方式；相反，这里使用权重作为空间内点，每一维对应于一维权重，输入数据被看做constrain，限制合法权重的空间。 具体的，输入数据和权重维数相同（使用bias，而不是threshold），则每个输入数据可以对应于权重空间中的一个向量（起始点为原点），则对该数据的分类取决于权重向量（起始点为原点）和输

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