JAVA实现感知器算法

简述

随着互联网的高速发展，A（ai）B（BigData）C（Cloud）已经成为当下的核心发展方向，假如三者深度结合的话，AI是其中最核心的部分。所以如果说在未来社会，每个人都必须要学会编程的话，那么对于程序员来说，人工智能则是他们所必须掌握的技术（科技发展真tm快）。

这篇文章介绍并用JAVA实现了一种最简单的感知器网络，不纠结于公式的推导，旨在给大家提供一下学习神经网络的思路，对神经网络有一个大概的认识。

感知器网络模型分析

首先看一张图

如果稍微对神经网络感兴趣的一定对这张图不陌生，这张图是神经元的结构图
X1~Xm表示输入，W1~Wm表示突触权值，Σ表示求和结点，Activation function表示激活函数，之后输出一个结果，具体的流程是

神经元接收到输入，每个输入都会与其相对路径上的权值相乘，到了求和结点进行求和，这里把求和结点的结果设为z ：

z = X1 * W1 + X2 * W2 + X3 * W3 + ...... + Xm * Wm

之后将 z 传入到激活函数(这里我们称激活函数为 f)进行二分类模式识别 ：

if f(x) > e,y = 1else y = -1e 为阈值y 为分类结果