感知器和神經網路訓練（公式推導及C++實現）
感知器
感知器是一個二元線性分類器，其目標是找到一個超平面將訓練樣本進行分隔（分類），其表示為
一般使用的啟用函式不是階躍函式，常用的有sigmoid函式(其導數:
在1個樣本的訓練集上代價函式（最小均方誤差）通常為
訓練過程中步長(學習速率)為
分別求其梯度，由於在神經元中，上一步的輸出是下一步的輸入，也就是下一步中的自變數，根據鏈式法則可以得到
其中
最終可得
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