Hinton Neural Networks课程笔记2e：感知机的局限性
感知机的局限性用一句话就是只能对线性可分的数据集收敛。基于感知机的局限性，体现出了特征提取的重要性，进而提出了使用隐层节点学习特征提取的重要性；然后稍微分析了一下学习特征提取的难度。 1. 前提条件：特征提取固定 首先明确感知机局限性的前提条件：特征提取固定。 如果特征提取的足够多，感知机可以对任意二值输入向量分类（任意有理数域信息都可以表示为二值向量，只需要特征提取为所有二值向量的表示（共 2|
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