多层感知器的基本特征
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多层感知器的基本特征
多层感知器的基本特征多层感知器的基本特征 Rosenblatt 感知器本质上是一个单层神经网络 这一网络局限于线性可分模式的分类问题 自适应滤波采用了 Widrow 和 Hoff 的 LMS 算法 这一算法也是基于权值可调的单个线性神经元 这也限制了这一算法的计算能力 为了克服感知器和 LMS 算法的实际局限 我们考虑所熟知的多层感知器这一神经网络结构 下面的三点揭示了多层感知器的基本特征 1 网络中每个神经元模型包含一个可微的非线性激活函数 2 网络中包括一个或多个隐藏在输人和输出神
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