多層感知器MLP和梯度下降法
爲了可以更好地研究非線性數據的決策邊界，可以把多個感知器合併成爲一個更大的網絡，即多層感知器MLP 一、瞭解MLP MLP至少由三層構成： 第一層：數據集的每個輸入特徵都有一個節點（神經元） 中間隱藏層 最後一層：每個類標籤的節點 具體的結構可以如圖所示： （來源：百度圖片） MLP擁有一個顯著的特性：如果網絡足夠大，就可以表示任意的數學函數，也稱爲萬能逼近特性 例如：只有一個隱藏層的MLP可以準
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