【機器學習】 多層感知機

【單層感知機】 但是單層感知機無法解決線性不可分的問題，要想解決線性不可分的問題，需要用多層感知機。 【多層感知機】 通用近似定理：如果一個多層感知機具有線性輸出層和至少一層隱藏層，只要給予其足量的隱層神經元，它可以以任意精度近似任何一個從有限維空間到另一個有限維空間的Borel可測函數。通俗地來講，多層感知機可以看成是一個萬能的函數近似器。 多層感知機的學習： 超參數：神經元個數、隱藏層個數、激

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