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.每个输入对应一个权重值：
，
，
，...，它们可以是任意实数。
.有一个阈值：
.可以是任意实数。
.输出
取决于各个输入的加权求和与阈值
的大小，即：如果
+
+
+...&
;
;
，则输出
=
，否则输出
=
。
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：
.如果那天天气好，那么你就更有意愿去参加。用
=
表示天气好，
=
表示天气不好。你对于天气这个因素的重视程度为
=
。
.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
=
表示你讨厌的那个人去参加聚会，
=
表示那个人不参加聚会。对应权重
=-
，负值表示这个因素的出现会降低你去参加聚会的意愿。．
ｈ.&#
;&#
;
.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
=
表示那个女孩去参加聚会，
=
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：
=
。
现在假设阈值
=
。我们根据前面的规则去计算
，这个计算过程就相当于决策过程。如果
算出来等于
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：
.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
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
=
。
.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。
.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。
