2018年7月5日
神经网络系列学习笔记(二)——神经网络之DNN学习笔记
摘要： 一、单层感知机(perceptron) 拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换到达输出层，在输出层得到分类结果； 缺点：无法模拟稍复杂一些的函数（例如简单的异或计算）。 解决办法：多层感知机。 二、多层感知机（multilayer perceptron） 有多个隐含层的感知机。 阅读全文
posted @ 2018-07-05 21:07 Iris ^ 阅读(6406) 评论(0) 推荐(0) 编辑