“说明并不是所有的输入权重都是一样的，在妹子那里可能逛街的权重最大，其次是效果的积累并非是一个线性渐进的过程，而是量变引起质变。”
“所有的输入在某一个点之前完全没效果，可一旦达到某个值就突然被激发了，所以，模仿神经元的这种激活特性，那么对刚才的公式做一下改造。”
“每个输入需要一定的权重，在前面加一个调节权重的系数[W]，后面加一个常数方便更好地调整阈值，于是这个函数就变成了这个样子。”
方鸿也看向了会议大屏幕，是一个新的数学公式。
【W1X1+W2X2+W3X3+b=Y】
陈宇看着屏幕里的公式说：“为了实现激活的过程，对输出值再作进一步的处理，增加一个激活函数，比如当X＞1时，输出1；当X＜1时，输出0，于是就成了这个样子。”
“不过这个函数看起来不够圆润，不是处处可导，因此不好处理，换成Sigmoid函数，这样一个简单的函数就可以处理分类问题了。”
“单个的感知机，其实就是画了一条线，把两种不同的东西分开，单个感知机可以解决线性问题，但是对于线性不可分的问题却无能为力了，那意味着连最简单的