1. 感知机的前向推理？
- 感知器实际上是类似于神经网络的神经元。
- w0相当于bias，也就是偏置
- w1-wn是权重
- step fuction是sign
前向推理公式
2. 感知机的loss function是什么？
loss function即目标函数，模型所要去干的事情就是我们所定义的目标函数
这里用每个误分类点和超平面之间的距离来定义。
图中（目前以输入为2维（x为x1和x2）情况下举例）w为超平面的法向量，与法向量夹角为锐角即为+1的分类，与法向量夹角为钝角为-1的分类
具体公式：
其中 M为一个集和，包含所有的误分类点。
解释一下公式，首先，损失函数是是去判断误分类点到平面的距离的，但是这个正确的分类点的话，是大于零的（正确：y=1,wx+b>0；y=0,wx+b<0），但如果是错误分类的话，
是小于零的，于是计算距离损失的时候需要增加一个负号
。
3. 权重是如何更新的？
梯度下降
利用不断地更新可学习参数，使loss function尽可能的小。
简单来说，就是用loss对你所要更新的权重做一阶导数，得到梯度，在这里我们要更新的权重（也就是我们模型所要学习的部分）是w和b，对它俩做一阶导数。
接下来就是更新w和b，利用学习率*一阶导数与目前的w和b进行相加。
感知器不会每次都使用所有的错误分类点进行更新，而是在遇到错误分类点时进行更新。使用的梯度下降法实际上是随机梯度下降法，所以更新后的公式需要去掉累积。 .
4. 整体过程
- 初始化w和b，其实就是初始一个超平面
- 随机选取一个点(x, y) ，如果满足y(wx+b)<0说明是误分类点（因为如果wx+b>0，y=+1，所以分类正确情况两者相乘>0, 反之），开始第3步
- 更新权重w和b
- 之后回到第2步继续训练，直到训练集中没有误分类点
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机器学习的感知器学习内容详解
1. 二者的区别（感知机和深度神经网络）
感知器
- 多输入，一输出
- 由于激活函数是sign函数，所以只能是二分类问题。
深度神经网络
- 多输入多输出
- 不仅适用于分类问题，还适用于回归、聚类等问题。
- 添加隐藏层，可以有多个或一个隐藏层（深度神经网络结构=输入层+隐藏层+输出层）
- 隐藏层中的每个神经元实际上是一个感知器，因此深度神经网络也称为多层感知器
- 激活函数不再是sign，而是sigmoid，后面还出现tanh、relu或者softmax等激活函数.
Reference
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855
https://blog.csdn.net/m0_37957160/article/details/113922919
https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA
https://zhuanlan.zhihu.com/p/72040253
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