因为你知道感知器是创建深层神经网络的基本构件，因此，很明显，我们应该从感知器开始掌握深层学习的旅程，并学习如何使用TensorFlow来实现它来解决不同的问题。如果你对深度学习还不太熟悉，我建议你浏览一下这个深度学习教程系列的前一篇博客，以避免任何困惑。以下是本博客中关于感知器学习算法的主题：感知器作为线性分类器使用TensorFlow库实现感知器声纳数据分类使用单层感知器分类问题类型可以对各种分类问题进行分类可以用神经网络分为两大类：基本上，如果你能用一条线把数据集分为两类或两类，那么一个问题就称为线性可分问题。例如，把猫和一群猫狗分开。相反，在一个非线性可分问题中，数据集包含多个类，需要非
