第13章 “感知機”和“M-P模型”

    說實話，開創“機器學習”新領域，成為“深度學習”等技術路線的指路人，的確十分誘人，光是提出“人工神經網絡”的概念，就足以名垂青史了。

    但對於自己現在的水平，江寒心裡還是很有數的，不謙虛地說，只能算略知一二。

    前世雖然上過大學，學的卻不是計算機專業，在編程和硬件領域，基本上全靠自己摸索，知識體系並不完善。

    至於“人工神經網絡”方面，前後只看了幾本入門教材，外加在p站看了十幾個系列視頻教程。

    一些重要的概念是清楚的，一些經典算法也是瞭解的，做一些簡單的推演，應該也沒什麼大問題。

    可許多公式背後的原理，當時就沒能理解得十分深刻，到了現在，印象就更加模糊了。至於那些需要最先進的數學工具，才能完成的證明與推導……

    在機器學習領域，“深度學習”被稱作最具顛覆性的理論，以他目前掌握的這點兒皮毛，想要從無到有地開闢出一整條技術路線，難度可想而知。

    可難就不搞了嗎？

    這是個難得的機遇，一定要好好把握才行。只是他還需要好好想一想，如何妥善運用那些“走私”來的知識。

    既要充分發掘價值，也要注意合理性。起碼拿出來的東西，要符合自己的人設，要找得到合理的解釋，免得惹出什麼不必要的麻煩……

    江寒前思後想，終於做出了決定。

    總之，必須儘快將“感知機”的概念拋出去，否則後續的一系列技術，全都得憋在腦袋裡，沒法拿出來見人。

    只是這樣一來，估計自己將來基本跑不掉一個“機器學習宗師”、“ai教父”、“人工神經網絡創始人”之類的稱號了……

    別看“感知機”簡單，卻是“人工神經網絡”的基石，很多“機器學習”算法，比如支持向量機（svm）、深度學習、d-qlearning、生成對抗網絡（gan）……都是在其基礎上才發展出來的。

    在另一個世界，“感知機”的概念誕生於1957年，由cornell航空實驗室的frankrosenblatt提出。

    本質上是一個線性分類模型，用於解決二元線性分類問題，對應於輸入空間中將實例劃分為兩類的分離超平面，是最簡單的前饋人工神經網絡。