{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1515056452',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','https://www.xiaopingtou.cn/data/attach/logo/logo.png', '推荐 周亚龙 的问题《神经网络感知器的C语言实现》','https://www.xiaopingtou.net/q-131103.html','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}
感知器是人工神经网络中的一种典型结构， 它的主要的特点是结构简单，对所能解决的问题 存在着收敛算法，并能从数学上严格证明，从而对神经网络研究起了重要的推动作用。
感知器使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，把矩阵上的输入（实数值向量）映射到输出值
上（一个二元的值）。
数学表达式
是实数的表式权重的向量，
是点积。
是偏置，一个不依赖于任何输入值的常数。偏置可以认为是激励函数的偏移量，或者给神经元一个基础活跃等级。
(0 或 1)用于对进行分类，看它是肯定的还是否定的，这属于二元分类问题。如果
是负的，那么加权后的输入必须产生一个肯定的值并且大于
，这样才能令分类神经元大于阈值0。从空间上看，偏置改变了决策边界的位置（虽然不是定向的）。
由于输入直接经过权重关系转换为输出，所以感知机可以被视为最简单形式的前馈式人工神经网络。
本文使用C语言编写神经元网络算法，实现与或模式的识别。神经网络层只有一层，且只有一个神经元，算法比较简单，非常适合理解与学习。关于多层感知器，实现更复杂的功能，本人会在接下来的时间里慢慢实现。一下为单个神经元的学习与训练。为监督学习模式
// perceptron.cpp : Defines the entry point for the console application.
//神经元算法（简单感知器）
#include "stdio.h"
//单个神经元定义
typedef struct per_Cell_one
{
感知器使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，把矩阵上的输入（实数值向量）映射到输出值
上（一个二元的值）。
数学表达式 是实数的表式权重的向量，
是点积。
是偏置，一个不依赖于任何输入值的常数。偏置可以认为是激励函数的偏移量，或者给神经元一个基础活跃等级。
(0 或 1)用于对进行分类，看它是肯定的还是否定的，这属于二元分类问题。如果
是负的，那么加权后的输入必须产生一个肯定的值并且大于
，这样才能令分类神经元大于阈值0。从空间上看，偏置改变了决策边界的位置（虽然不是定向的）。
由于输入直接经过权重关系转换为输出，所以感知机可以被视为最简单形式的前馈式人工神经网络。
本文使用C语言编写神经元网络算法，实现与或模式的识别。神经网络层只有一层，且只有一个神经元，算法比较简单，非常适合理解与学习。关于多层感知器，实现更复杂的功能，本人会在接下来的时间里慢慢实现。一下为单个神经元的学习与训练。为监督学习模式
// perceptron.cpp : Defines the entry point for the console application.
//神经元算法（简单感知器）
#include "stdio.h"
//单个神经元定义
typedef struct per_Cell_one
{
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