感知器 🧠

感知器是人工智能领域中一种基础且重要的算法模型。它最早由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）于1957年提出，被视为现代神经网络的先驱之一。感知器的核心思想非常简单：通过模拟人脑神经元的工作方式，将输入数据经过加权求和后传递给一个激活函数，从而实现对数据的分类或预测。✨

感知器主要分为单层感知器和多层感知器两种类型。单层感知器只能处理线性可分的问题，而多层感知器则可以通过叠加多层神经元来解决更加复杂的非线性问题。尽管感知器的功能相对简单，但它为后来深度学习的发展奠定了理论基础。🌐

如今，感知器的概念已被广泛应用于图像识别、语音处理以及自然语言理解等多个领域。它的出现不仅推动了人工智能技术的进步，也让我们更加接近理解人类大脑的工作原理。💡

AI 机器学习 神经网络

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