神经网络之：感知器与S型神经元

感知器的表达形式如下： ⽹络中单个感知器上⼀个权重或偏置的微⼩改动有时候会引起那个感知器的输出完全翻转，如 0 变到 1。那样的翻转可能接下来引起其余⽹络的⾏为以极其复杂的⽅式完全改变。 我们希望的是每次学习的过程中，逐步修改权重和偏置来让网络产生更好的输出。我们可以引⼊⼀种称为 S 型神经元的新的⼈⼯神经元来克服这个问题。S 型神经元和感知器类似，但是被修改为权重和偏置的微⼩改动只引起输出的微⼩

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