機器學習學習筆記----神經網絡

M-P神經元模型 上圖表達了模型的思想，就是將輸入信號通過帶權重的連接傳入神經元中，再經過激活函數，然後輸出結果。 激活函數可以用符號函數，或者對數機率函數。 感知機與神經網絡 感知機由兩層神經元組成，而M-P模型就是它的輸出層，顯然感知機只有輸出層有激活函數處理，可以認爲只有一層是計算了的，輸入層只是將數據輸入，因此它的能力非常有限，無法解決異或問題。想解決非線性可分問題就要使用多層功能神經元，

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