请教老师，你视频中说，将激活函数计算的结果与正确结果比较，如果不一致，就返回更新权重向量。请问：既然就已经知道正确分类结果了，还需要这个感知机模型干什么？
机器学习是个基于当前和过去，面向未来进行预测的技术。就例如你在学校里每次考试后会对答案进行订正，而这些都是为了最终那一次不对答案的考试（不算估分，哈哈）。
知道了结果的是训练集中的数据，训练神经网络的目的是通过训练集找到一组最合适的权重，能对测试集（未知数据）中的数据进行准确的分类