感知器
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本文介紹了SonicLight Guardian產品開發過程，涵蓋現代協作工具Google雲端、ChatGPT和Gamma AI的應用，透過這些工具提升產品開發效率與創造力。強調即時備份與追蹤修改的重要性，以及如何利用POE平臺和GPT模型進行程式碼生成和簡報製作，讓開發團隊能夠專注於各自的任務。
感知器是一種基本的神經網路模型，用於二分類問題。它模擬了人腦神經元的工作原理，通過調整權重和偏差值來達到預測和分類的目的。
感知器流程
輸入
資料的輸入:
輸入層接受資料的輸入，每個輸入對應一個特徵，還有一個固定的偏差神經元。
資料經過每個神經元時，會乘上相應的
每周一篇文章的讀書會心得報告摘要與筆記，本次分享文章為：連續三年被評為全球十大科技趨勢的「數位孿生」到底是什麼？
1. 數位孿生(Digital Twin)
2. 「數位孿生」和「模擬」有何不同？
3. 數位孿生的應用，在理論上可以帶來許多優點：航空業、製造業與AEC產業(建築、工程與營造產業)。
通常位於空氣濾清器後方的進氣導管上，用來測量進氣量的感知器。
藉著引擎控制模組(ECU)的計算，而給予引擎正確的噴油量。
為了讓引擎燃燒更完全，引擎必須藉著進氣感知器來得知進氣量。
這篇文章從類神經網路的起源，也就是單神經元的感知器。簡單的感知器迭代演算法使單神經元可以學習，但卻無法學習超過非線性，如 XOR 的資料分布。另外，本文還介紹了 Logistic regression，藉由透過非線性轉換來使線性輸出近似於機率分佈。最後則以一場大師賭局結束(SVM vs NN)。
