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    2.有一个输出：output.只能是0或1。

    3.每个输入对应一个权重值：3，...，它们可以是任意实数。

    4.有一个阈值：threshold.可以是任意实数。

    5.输出output取决于各个输入的加权求和与阈值threshold的大小，即：如果w1x1    +    w2x2    +    w3x3    +...>    threshold，则输出output=1，否则输出output=0。

    直观上理解，感知器相当于一个决策模型，输入表示进行决策时需要考虑的外在因素或条件，权重表示你对某个外在因素的重视程度，而阈值则表示你对于这个决策事件本身的喜好程度或接受程度。

    举一个例子：假设周末有一个同学聚会，现在你正在决策要不要去参加。你考虑的因素如下：

    1.如果那天天气好，那么你就更有意愿去参加。用x1=1表示天气好，x1=0表示天气不好。你对于天气这个因素的重视程度为w1=3。

    2.如果某个你讨厌的人也去参加聚会，那么你就兴趣索然，不太乐意去了。用x2=1表示你讨厌的那个人去参加聚会，x2=0表示那个人不参加聚会。对应权重w2=-5，负值表示这个因素的出现会降低你去参加聚会的意愿。

    3.但如果你暗恋的一个女孩去参加聚会，那么你无论如何也是想去的。用x3=1表示那个女孩去参加聚会，x3=0表示她不参加聚会。这个女孩对于你太重要了，所以有一个很大的权重：w3=10。

    现在假设阈值threshold=2。我们根据前面的规则去计算output，这个计算过程就相当于决策过程。如果output算出来等于1的话，那么你就去参加聚会，否则就不去。

    决策结果无非是下面几种：

    1.如果你暗恋的女孩去参加聚会，那么不管其它因素，你肯定就去了。因为权重w3实在太大了，不管另外的输入是多少，都会导致加权求和后超过threshold=2。

    2.你暗恋的那个女孩不去参加聚会，而你讨厌的那个人去参加聚会。这时不管天气如何，你都不会去了。

    3.你暗恋的那个女孩和你讨厌的那个人都不去参加聚会，那么你去不去最终取决于天气怎么样。


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