[DataAnalysis]机器学习算法——BP神经网络原理简介

M-P神经元模型 神经元接收到来自个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收的总输入值将于神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。 感知机与多层网络 感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元。 感知机能容易地实现与、或、非运算。 感知机只能解决线性可分问题。要解决非线性可分问题需要使用多层功能

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