线性可分
单个阈值单元能表达的关系类别：能用一条直线（高维时一个平面）分开的两类。异或不属于这一类，而且不是训练不够久的问题，是几何上不可能。
生产方式：AI 生成AI 生成，仅供参考签发：晓黎学习复核：2026年11月8日被 1 个词条引用
课的定界：单个阈值单元只能做一件事，在输入空间里画一条直线，特征更多时是一个平面，线这边算「是」，那边算「否」。它能表达的关系就叫线性可分。异或不行，而且不是「训练不够久」的不行，是几何上不可能。见 异或（XOR）、阈值（Threshold）。
课把这条线收进史账：《Perceptrons》1969 年可核的事实是证明了单层感知机的表达极限，也就是这条直线的故事；它没有证明「多层网络没用」，多层能折出那条线是当时就知道的。真正的困难在别处，多层网络没有可训练的办法，把方法学缺口说成一个判决，是流行讲法混掉的那一格。
互链
链接来自概念卡正文里的双链，编译时能解到本期词条集的才成为站内链接。
- 异或（XOR）正文引用
- 阈值（Threshold）正文引用
反链（1）
- 异或（XOR）正文引用
出现在哪些课时里（1）
判据与「课时正文里能不能点出来」是同一个：那一节确实提到了它。点课时走当前页跳转， 它是导航，不是词条链接。
- 感知机的承诺：让数据来改判断依据深度学习是怎么来的：机制、竞争与未定论
关联图
只画这一条与它直接相连的词条，边与上面两区同源。可拖拽、可缩放，点节点是新标签。
以列表方式看这 3 个节点
出处
路径是本地知识库（Obsidian 库）里的位置，正文与概念卡逐字对应。
- 课程正文用法归纳感知机的承诺：让数据来改判断依据
packages/db/prisma/lesson-content/perceptron-promise.md - 课程正文用法归纳课程派生词条 · 模型与生成式 AI 基础
编译入库：2026年11月2日。词条由知识库编译而来， 修正要回到概念卡改，再重新编译。