單一感知器的能力
它用一條直線分開兩類資料，因此可以學會 AND、OR 等線性可分的任務。
01接收訊號x₁、x₂ 是輸入
02加權求和z = w₁x₁ + w₂x₂ + b
03跨過門檻z ≥ 0 輸出 1
INTERACTIVE LAB
親手控制一個感知器
選擇邏輯任務，再改變輸入或參數。
訊號如何流動
單一神經元輸入加權和輸出
把數字代入公式
即時運算z = 1.0 × 1 + 1.0 × 1 + (−1.5) = 0.5
因為 z ≥ 0，所以輸出1 · 啟動
偏差值 b 可把判斷門檻左右移動；此處採用 z ≥ 0 時輸出 1 的階梯函數。
四種輸入，答對幾題？
4 / 4點擊任一列，將它送進左側感知器。目標值由邏輯任務決定。
| x₁ | x₂ | 目標 | 預測 | 結果 |
|---|
看見決策邊界
w₁x₁ + w₂x₂ + b = 0線的兩側會得到不同輸出；彩色點代表目前模型預測的 0 或 1。
LEARNING RULE
猜錯時，感知器怎麼學？
比較預測值 y 與目標值 t。若兩者不同，就用誤差調整權重與偏差；若答對，參數不變。
wᵢ ← wᵢ + η(t − y)xᵢ ｜ b ← b + η(t − y)
本頁固定學習率 η = 0.5。單步學習使用目前選取的輸入；完整一輪依序使用四筆資料。