python 神经网络感知器

1958年,计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络。他给它起了一个名字“感知器”(Perceptron),感知器是当时首个可以学习的人工神经网络。这个时期可以看作神经网络的第一次高潮。

1.单层感知器(单层神经网络)

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与神经元模型不同,感知器中的权值是通过训练得到的。因此,根据以前的知识我们知道,感知器类似一个逻辑回归模型,可以做线性分类任务。

2.多层感知器(两层神经网络)

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两层神经网络在多个地方的应用说明了其效用与价值。10年前困扰神经网络界的异或问题被轻松解决。神经网络在这个时候,已经可以发力于语音识别,图像识别,自动驾驶等多个领域。

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