使用多層感知器進行機器學習

• 到目前為止，我們關注的是單層感知器，它由一個輸入層和一個輸出層組成。您可能還記得，我們使用術語“單層”是因為此配置僅包括一層計算活動節(jié)點，即通過求和然后應用激活函數(shù)來修改數(shù)據(jù)的節(jié)點。輸入層中的節(jié)點只是分發(fā)數(shù)據(jù)。到目前為止，我們關注的是單層感知器，它由一個輸入層和一個輸出層組成。您可能還記得，我們使用術語“單層”是因為此配置僅包括一層計算活動節(jié)點，即通過求和然后應用激活函數(shù)來修改數(shù)據(jù)的節(jié)點。輸入層中的節(jié)點只是分發(fā)數(shù)據(jù)。單層感知器在概念上很簡單，訓練過程非常簡單。不幸的是，它不提供我們復雜的、現(xiàn)實生活中的應用
• 關鍵字： 多層感知器  機器學習