大白話深度學習一-感知機

本文講述感知機的原理 最早的神經網絡叫感知機，有單個隱含層的感知機可以用來擬合任何的線性函數，只能做二分類，多個輸入，單個輸出。多個隱含層的感知機可以解決非線性問題。  如圖，a1、a2...an是輸入，w1、w2...wn是輸入連接到感知機的權重，b爲偏置，f爲激活函數，t爲感知機的輸出。寫成數學表達式爲： 因爲，感知機只能二分類，f的數學表達式如下： 感知機的訓練目標是找到一個超平面來把把兩堆

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