機器學習第五週筆記（神經網絡）

神經元模型 M-P神經元模型 簡單的說，神經元就是存放數據的一個存儲單元 過程關鍵詞：輸入、權重、閾值、激活函數 激活函數 理想的激活函數是階躍函數，但是數學特性不理想（在（0,1）點，不連續、不光滑、不可導），所以我們經常使用sigmoid函數來作爲激活函數。 感知機和多層網絡 感知機 簡單的感知機模型：由多個神經元組成，包含輸入與輸出層。 感知機的學習能力有限，僅在線性可分問題上收斂，可以解決

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