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摘要： 本节要用Theano实现的结构是一个隐层的多层感知器模型（MLP）。MLP可以看成一种对数回归器，其中输入通过非线性转移矩阵$\Phi$做一个变换处理，以便于把输入数据投影到一个线性可分的空间上。MLP的中间层一般称为隐层。单一的隐层便可以确保MLP全局近似。然而，我们稍后还会看到多隐层的好处，比如在深度学习中的应用。（本节只要介绍了MLP的实现，对神经网络的背景知识介绍不多，感兴趣的朋友可以进一步阅读相应教程 - 译者注）MLP模型MLP模型可以用以下的图来表示：单隐层的MLP定义了一个映射：$$f: R^D \rightarrow R^L$$，其中 $D$和$L$为输入向量和输出向量$f( 阅读全文