Hinton Neural Networks課程筆記2e：感知機的侷限性
感知機的侷限性用一句話就是隻能對線性可分的數據集收斂。基於感知機的侷限性，體現出了特徵提取的重要性，進而提出了使用隱層節點學習特徵提取的重要性；然後稍微分析了一下學習特徵提取的難度。 1. 前提條件：特徵提取固定 首先明確感知機侷限性的前提條件：特徵提取固定。 如果特徵提取的足夠多，感知機可以對任意二值輸入向量分類（任意有理數域信息都可以表示爲二值向量，只需要特徵提取爲所有二值向量的表示（共 2|
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