单层感知机 图形展示

单层感知机（Perceptron）是一种基本的线性分类器，它是最简单的神经网络模型。它的图形展示通常包括以下几个组成部分：

1. **输入节点**：这些节点接收输入数据，例如特征向量。
2. **权重连接**：每个输入节点与一个或多个隐藏节点之间存在权重连接。这些权重代表了输入特征对预测输出的重要性。
3. **激活函数**：单层感知机使用的是阈值或逻辑函数（如Sigmoid函数），但现代更复杂的学习算法（如深度学习）可能使用不同的非线性激活函数。
4. **隐藏节点**：也称为神经元，它们将加权输入求和后，通过激活函数计算出节点的输出。隐藏节点的数量决定了模型的复杂度。
5. **输出节点**：根据任务类型，可能是单一的线性输出（用于二分类问题）或多元输出（多分类问题）。
6. **决策边界**：感知机通过其权重决定了数据点被分到哪一侧，形成一个线性的决策边界。

在图形上，你可以看到输入向量在二维或更高维度空间中的分布，以及感知机如何基于权重和激活函数定义一个分割这些空间的线（对于二分类）或超平面（对于多分类）。