概念Perceptron
感知机
最早的神经网络模型之一，由Frank Rosenblatt提出，是单层线性分类器，只能处理线性可分问题，无法解决XOR等非线性问题，其局限性推动了多层神经网络的发展
时间轴 (近 90 天)
10月9日
不同的机器学习架构对同一概念可能给出不同的难度排序
待验证50%
9月21日
XOR 函数对单层线性模型完全不可分，这是 1969 年 Minsky 与 Papert 在《感知机》中提出的核心反例
待验证50%
9月11日
XOR 问题是历史上感知机遭遇的著名瓶颈，直接推动了多层网络与反向传播算法的发展
待验证50%
9月4日
感知机收敛定理证明，如果数据是线性可分的，算法一定能在有限步内找到正确的分类超平面
待验证50%
8月30日
XOR 问题是最简单的线性不可分问题，单层感知机无法正确分类
待验证50%