在模型训练时，感知机模型对于每一个新的数据，计算出模型预测的该数据输出值与实际测得的该数据输出值的差值，然后使用该差值更新模型中的系数。感知机模型与麦卡洛克-皮特斯神经元模型的区别在于后者的输出信号只能为0或1——超过预设阈值为1，否则为零——而感知机模型则使用了线性激活函数，使得模型的输出值可以与输入信号一样为连续变化值。这与先前的人工智能领域的主流思想背道而驰，因而具有划时代的意义。感知机模型

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