多层感知器及常见激活函数-深度神经网络DNN及计算推导

多层感知器 在之前的博客中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。 将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-Layer Perceptron）结构。 多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。 如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。 说明： 通常我们

>>阅读原文<<