直入正题，首先要确定的是Rosenblatt感知器的应用范围是线性可分模型（通俗的讲就是在N维空间中存在一个超平面可以将整个模型一分为二）其作用就是分类，由一个具有可调突触权值和偏置的神经元组成。 模式：事务的标准样式。 感知器：感知器模型（神经元）+感知器算法（收敛）。 建立在一个神经元上的感知器只能完成两类的模式分类，扩展多个神经元可完成多类的模式分类。
神经网络与人工智能No1-Rosenblatt感知器
原文：http://www.cnblogs.com/summeney/p/4451975.html
