在对此问题的评论中，用户 nbro 评论：
作为旁注，“感知器”和“神经网络”可能不是一回事。人们通常使用术语感知器来指代没有隐藏层的非常简单的神经网络。也许您的意思是“多层感知器”（MLP）这个术语。
据我了解，没有隐藏层的简单神经网络将只是一个线性模型，其上带有非线性。这听起来与广义线性模型 (GLM) 完全一样，非线性是 GLM 的链接函数。
（非多层）感知器和 GLM 之间是否存在显着差异？或者这只是另一种情况，两种等效方法具有不同研究人员的不同名称？
“感知器”和 GLM 有什么区别？
人工智能
感知器
2021-10-28 17:24:02
1个回答
感知器使用Heaviside step（或sign）函数作为激活函数（因此您不能随意使用任何激活函数），而 GLM 是线性回归的推广，其中链接函数可以是例如logit（导致逻辑回归）、恒等函数（导致线性回归）等等。符号函数在感知器中起到逻辑回归中的sigmoid的作用。
因此，GLM 模型具有概率解释（即您假设响应变量遵循某种分布），而感知器则没有，即使感知器和逻辑回归都可以用于分类。
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