多层感知器MLP和梯度下降法
为了可以更好地研究非线性数据的决策边界，可以把多个感知器合并成为一个更大的网络，即多层感知器MLP 一、了解MLP MLP至少由三层构成： 第一层：数据集的每个输入特征都有一个节点（神经元） 中间隐藏层 最后一层：每个类标签的节点 具体的结构可以如图所示： （来源：百度图片） MLP拥有一个显著的特性：如果网络足够大，就可以表示任意的数学函数，也称为万能逼近特性 例如：只有一个隐藏层的MLP可以准
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