卷积神经网络的激活函数

        目前全部神经网络和支撑向量机的基础都是1957年提出来的感知机。感知机（perceptron） 是二类分类的线性分类模型， 其输入为实例的特征向量， 输出为实例的类别， 取+1和–1二值。 感知机对应于输入空间（特征空间） 中将实例划分为正负两类的分离超平面， 属于判别模型。可是感知机却不能分来异或这种简单的布尔运算。后来是加入了激活函数才将感知机给拯救了回来，也才有了如今的各类神

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