圖解深度學習的筆記：1.MP模型，感知器，BP下的多層感知器

M-P模型：它是首個通過模仿神經元而成的模型，其中只有兩層：輸入層x1…xn和輸出層y;權值w1…wn。 但是由於M-P的權值只能事先給定，不能自動確定權值，感知器應運而生。 ↓ 感知器：可以根據有監督學習，自動確定權值。設定訓練樣本和期望輸出，以誤差修正方法來調整實際權值。 但感知器只能解決線性可分問題，不能解決線性不可分問題 ↓ 初期多層感知器被提出來解決線性不可分問題 ↓ 但是由於誤差修正只

>>阅读原文<<