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? 如果他错把一位贵族拦在门外，他会提高对金色徽章的重视程度（增加 ）。
? 如果他误让一个普通人进入，他会降低对衣服颜色的权重（减少 ）。
这种调整过程就类似于感知机的权重更新，公式如下：
其中：
? 是正确答案（国王告诉他的）。
? 是他自己做的判断（可能错误）。
? 是调整步伐的大小，相当于守门人的学习速度。
随着不断实践，他的判断能力越来越强，最终可以精准地区分贵族和平民。
感知机的局限性：XOR 问题的故事
然而，守门人的方法也有局限性。例如，有一天，他遇到了一个难题：王国里来了一些新的访客，他们既没有穿紫色衣服，也没有佩戴金色徽章，但他们是国王的密使，理应被允许进入。
然而，他的规则手册无法应对这种情况，因为它依赖于“简单的线性规则”来做决策。如果一个访客的身份不是“紫色+金徽章”的简单组合，他就无法正确判断。
这个问题在数学上被称为XOR（异或）问题，即：
? 贵族可能是（紫色衣服，金色徽章）或（没有紫色衣服，没有金色徽章）。
? 平民可能是（紫色衣服，没有金色徽章）或（没有紫色衣服，有金色徽章）。
这时，守门人发现，他仅凭简单的加权打分无法解决这个问题，需要一个更复杂的逻辑。
这个问题最终在1970年代被多层感知机（MLP） 解决了，即守门人不仅仅靠自己判断，而是让几个不同的顾问先进行分析（隐藏层），然后再做出最终决策。这一改变，使得神经网络能够处理更复杂的非线性问题，推动了现代人工智能的发展。
现代深度学习的启示：聪明的王国智脑
多年后，王国发展得更加繁荣，访客的情况也越来越复杂。守门人已经不够用了，于是国王雇佣了一群聪明的顾问，他们会：
1. 先把访客的所有信息进行深度分析（多层神经网络）。
2. 使用复杂的模式识别技术，比如脸部识别、语音分析等（深度学习）。
3. 不断从新数据中学习，提高判断能力（数据驱动训练）。
最终，这个系统变成了一个“王国智脑”，它不再只是简单的加法和权重调整，而是能够处理几乎所有类型的访客，甚至能提前预测某些人的身份。
这个智脑就是现代深度神经网络（DNN），它从最初的感知机演变而来，如今已经成为人工智能的核心技术之一。
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