Hinton Neural Networks课程笔记2d：为什么感知机的学习算法可以收敛
感知机的学习算法非常简单，就是每次选取一个样本，如果预测错误，则根据样本真值，权重加减一个输入向量。这和一般使用的附有学习率的优化算法不一样，没有一个超参数，使其快速而且简洁。而为什么这样一个简单的算法可以work，Hinton在这节加以说明。注意此部分是直观层次的解释，不是严谨的数学推导。 上一节有提到感知机的几何解释，其中有一个结论是在权重空间内，感知机的合法解是连续的，位于一个被多个超平面限
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