感知机

感知机算法通常用于二分类问题，其核心思想来源于神经科学，并试图模拟生物神经元的工作方式。从物理的角度来看，感知机可以被视为一个简单的“能量系统”，其中输入、权重和激活函数共同决定了输出。
输入与权重： 在物理中，力的作用效果取决于力的方向和大小。在感知机中，输入和权重的作用类似于力的方向和大小。每个输入都有一个对应的权重，这类似于在多个方向上施加的力。
加权和与激活函数： 将输入与权重相乘并求和，然后通过激活函数，可以视为一个“能量转换”的过程。在物理中，多个力作用后的结果取决于这些力的矢量和。激活函数（通常是阶跃函数或S型函数）则类似于一个“开关”，决定是否达到激活阈值，以产生输出。
阈值： 这类似于物理系统中的“势垒”或“激活能”，即系统需要达到一定的能量水平才能从一种状态转变到另一种状态。
学习与优化： 在感知机中，权重的调整类似于物理系统中能量最小化的过程。通过梯度下降或其他优化算法，系统试图找到一组权重，使得分类误差最小，这类似于物理系统趋向于能量最低的稳定状态。
线性可分与平面： 在二维空间中，两类点可以被一条直线完全正确地分开，这类似于物理中的平衡位置或分界面。在更高维度的空间中，感知机试图找到一个超平面来实现这一分割。
总的来说，从物理角度理解，感知机算法可以被视为一个在多维空间中寻找“稳定状态”或“平衡点”的系统，其工作机制与力的平衡和能量最小化有一定的相似性。