单层感知器:合并偏差

单层感知器（Single-layer Perceptron）是一种最简单的神经网络模型，也是人工神经网络的基本组成单元之一。它由一个输入层和一个输出层组成，每个输入节点与输出节点之间都有权重连接。

合并偏差（Merge Bias）是指在单层感知器中将偏差（Bias）与输入节点进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换，得到输出结果的过程。

单层感知器的优势在于其简单性和易于理解，适用于解决一些线性可分的问题。它可以用于二分类问题，如判断一张图片是猫还是狗。单层感知器的训练算法是基于梯度下降的，通过不断调整权重和偏差，使得感知器的输出结果与期望结果尽可能接近。

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