《ML_MLP》网格缺陷检测

神经网络直接决定类与类之间的separating hyperplanes（分离超平面），而超平层分隔开两个类的特征向量，落在在层的一边的特征向量属于class 1，落在另一边则属于class 2。基于单层神经网络的分类器需要 linearly separable classes（线性可分的类），在许多应用中不够高效。基于多层神经网络的分类器则无此限制，只要隐藏层包含足够多的处理单元即可。     

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