什么是多层感知器,什么是单层感知器
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1.感知器
感知器(Perceptron),是神经网络中的一个概念,在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入。
2.单层感知器
单层感知器(Single Layer Perceptron)是最简单的神经网络。它包含输入层和输出层,而输入层和输出层是直接相连的。
图1.1便是一个单层感知器,很简单一个结构,输入层和输出层直接相连。
接下来介绍一下如何计算输出端。
利用公式1计算输出层,这个公式也是很好理解。首先计算输入层中,每一个输入端和其上的权值相乘,然后将这些乘机相加得到乘机和。对于这个乘机和做如下处理,如果乘机和大于临界值(一般是0),输入端就取1;如果小于临界值,就取-1。
3、多层感知器
多层感知器(Multi-Layer Perceptrons),包含多层计算。
相对于单层感知器,输出端从一个变到了多个;输入端和输出端之间也不光只有一层,现在又两层:输出层和隐藏层。
图2.2就是一个多层感知器。
对于多层感知器的计算也是比较简单易懂的。首先利用公式1计算每一个。
希卓
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