为什么值得读
以清晰优雅的数学论证奠定早期神经网络历史
- 篇幅短小精悍且数学阐述极为透彻清晰
- 严谨证明单层感知机无法解决所有类型的问题
- 对早期神经网络研究的发展产生了决定性影响
适合：机器学习与神经网络初学者
值得读指数：21 / 100
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马文·明斯基和西摩尔·帕珀特的《感知机》（Perceptrons）[1]。https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptrons_(book) [1] http://libgen.rs/book/index.php?md5=8486B416F728B5D1035D2543...
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明斯基的另一本神作是《感知机》（Perceptrons）。而且我没记错的话，篇幅还非常短。对机器学习（ML）感兴趣的人来说，这是一本尤为出色的书。明斯基在书中证明了单层神经网络无法计算所有问题。我记得他还搞了一个……
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在很多方面，《感知机》（Perceptrons）依然是我最喜欢的书之一。显然，相比今天的深度神经网络，明斯基和帕珀特分析的单层网络非常原始，而且具体的数学内容……
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数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。