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神经网络中的最基本组成单元——神经元（neuron），也被叫做感知器，（perceptron）是一种早期的神经元结构，在上个世纪五六十年代就被提出来了。
现在它在神经网络中已很少被使用，但理解它有助于理清其它类型神经元的基本结构和设计思路。
一个感知器的定义元素包括：
1有多个输入：x1，x2，x3，，它们只能是0或1。
2有一个输出：output只能是0或1。
3每个输入对应一个权重值：w1，w2，w3，，它们可以是任意实数。
4有一个阈值：threshold可以是任意实数。
5输出output取决于各个输入的加权求和与阈值threshold的大小，即：如果w1x1+w2x2+w3x3+threshold，则输出output=1，否则输出output=0。
直观上理解，感知器相当于一个决策模型，输入表示进行决策时需要考虑的外在因素或条件，权重表示你对某个外在因素的重视程度，而阈值则表示你对于这个决策事件本身的喜好程度或接受程度。
举一个例子：假设周末有一个同学聚会，现在你正在决策要不要去参加。
你考虑的因素如下：
1如果那天天气好，那么你就更有意愿去参加。
用x1=1表示天气好，x1=0表示天气不好。
你对于天气这个因素的重视程度为w1=3。
2如果某个你讨厌的人也去参加聚会，那么你就兴趣索然，不太乐意去了。
用x2=1表示你讨厌的那个人去参加聚会，x2=0表示那个人不参加聚会。
对应权重w2=-5，负值表示这个因素的出现会降低你去参加聚会的意愿。
3但如果你暗恋的一个女孩去参加聚会，那么你无论如何也是想去的。
用x3=1表示那个女孩去参加聚会，x3=0表示她不参加聚会。
这个女孩对于你太重要了，所以有一个很大的权重：w3=10。
现在假设阈值threshold=2。
我们根据前面的规则去计算output，这个计算过程就相当于决策过程。
如果output算出来等于1的话，那么你就去参加聚会，否则就不去。
决策结果无非是下面几种：
1如果你暗恋的女孩去参加聚会，那么不管其它因素，你肯定就去了。
因为权重w3实在太大了，不管另外的输入是多少，都会导致加权求和后超过threshold=2。
2你暗恋的那个女孩不去参加聚会，而你讨厌的那个人去参加聚会。
这时不管天气如何，你都不会去了。
3你暗恋的那个女孩和你讨厌的那个人都不去参加聚会。
那么你去不去最终取决于天气怎么样。
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