1. 多层感知机（mLp）：通过增加隐藏层，结合非线性激活函数（如 Sigmoid、ReLU）解决 xoR 问题。

    2. 支持向量机（SVm）：感知机的升级版本，引入了最大间隔超平面的概念，提高分类能力。

    3. 深度学习（deep Learning）：现代神经网络（如 、RNN、transformer）均可看作是感知机的多层扩展。

    7. 结论

    感知机是神经网络的起点，尽管它本身只能处理线性问题，但它的核心思想为后续的深度学习技术奠定了基础。随着神经网络的发展，我们可以看到现代深度学习模型实际上是对感知机的不断优化和扩展。