对于单层感知机，设x1=0、x2=1，ω1(0)=0.0、ω2(0)=0.2，θ=0.5，k=0.8，α=0.2。期望输出值d=1，激活函数为阶跃函数。试写出该网络输出达到期望值d的学习步骤及其权值和阈值

对于单层感知机，输出为：
y = f(ω1*x1 + ω2*x2 - θ)

其中，f为阶跃函数，设定阈值为0，则：
f(x) = 1, x >= 0
f(x) = 0, x < 0

根据感知机的学习规则，权值和阈值的修正方式为：
ωi(t+1) = ωi(t) + α*(d-y)*xi(t)
θ(t+1) = θ(t) - α*(d-y)

按照题目给出的参数，进行学习步骤如下：

第一步：
输入x1=0、x2=1，ω1(0)=0.0、ω2(0)=0.2，θ=0.5，k=0.8，α=0.2。
计算输出：
y = f(ω1*x1 + ω2*x2 - θ) = f(-0.5) = 0

因为输出与期望不符，需要修正权值和阈值，按照学习规则：
ω1(1) = ω1(0) + α*(d-y)*x1 = 0 + 0.2*1*1 = 0.2
ω2(1) = ω2(0) + α*(d-y)*x2 = 0.2 + 0.2*1*0 = 0.2
θ(1) = θ(0) - α*(d-y) = 0.5 - 0.2*1 = 0.3

第二步：
输入x1=0、x2=1，ω1(1)=0.2、ω2(1)=0.2，θ=0.3，k=0.8，α=0.2。
计算输出：
y = f(ω1*x1 + ω2*x2 - θ) = f(-0.1) = 0

因为输出与期望不符，需要修正权值和阈值，按照学习规则：
ω1(2) = ω1(1) + α*(d-y)*x1 = 0.2 + 0.2*1*1 = 0.4
ω2(2) = ω2(1) + α*(d-y)*x2 = 0.2 + 0.2*1*0 = 0.2
θ(2) = θ(1) - α*(d-y) = 0.3 - 0.2*1 = 0.1

第三步：
输入x1=0、x2=1，ω1(2)=0.4、ω2(2)=0.2，θ=0.1，k=0.8，α=0.2。
计算输出：
y = f(ω1*x1 + ω2*x2 - θ) = f(0.3) = 1

输出与期望相符，学习结束。

最终权值和阈值为：
ω1 = 0.4
ω2 = 0.2
θ = 0.1