大白话深度学习一-感知机

本文讲述感知机的原理 最早的神经网络叫感知机，有单个隐含层的感知机可以用来拟合任何的线性函数，只能做二分类，多个输入，单个输出。多个隐含层的感知机可以解决非线性问题。  如图，a1、a2...an是输入，w1、w2...wn是输入连接到感知机的权重，b为偏置，f为激活函数，t为感知机的输出。写成数学表达式为： 因为，感知机只能二分类，f的数学表达式如下： 感知机的训练目标是找到一个超平面来把把两堆

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