卷積神經網絡的激活函數

        目前全部神經網絡和支撐向量機的基礎都是1957年提出來的感知機。感知機（perceptron） 是二類分類的線性分類模型， 其輸入爲實例的特徵向量， 輸出爲實例的類別， 取+1和–1二值。 感知機對應於輸入空間（特徵空間） 中將實例劃分爲正負兩類的分離超平面， 屬於判別模型。可是感知機卻不能分來異或這種簡單的布爾運算。後來是加入了激活函數纔將感知機給拯救了回來，也纔有瞭如今的各類神

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