模式识别（三）非线性分类器

遇到像图1中所示的样本分类，线性方法是无法发挥作用的。因为塔是线性不可分的，这时候必须采用非线性方法。 1.  多层感知器网络 多层感知器包含一个以上隐层和一个输出层，隐层将输入映射到一个超立方体顶点，输出层完成线性分类。通过隐层不断映射，最终可以将样本映射为线性可分。隐层中每个神经元相当于一个超平面，超平面将样本点映射到超立方体顶点上。假设一个感知器网络由L层构成，每层有节点kr，每个节点的输入

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