简单神经网络（感知器模型）随记

简单神经网络:

有n个输入数据，通过权重和各特征数据之间的计算和，比较激活函数的结果得出输出。
应用：解决与 或问题

感知机是用来解决分类问题：

与问题：所有的输入为1，输出1，w1=1 w2=1 输出=2，阈值1.5
或问题：只要有一个为1，输出就为1
异或问题：相同为0，不同为1
单个感知器解决不了的问题，可以增加感知器数量(感知器就是分类问题中的数据分界线)

逻辑回归中的sigmoid函数在神经网络中被称为激活函数。