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 为分类结果免责声明：
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