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深度學(xué)習(xí)入門初探,多層感知器

云知道入門

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（多層感知機(jī)Multi-LayerPerception）在單層感知器的輸入部分和輸出層之間加入一層或多層處理單元 ， 就構(gòu)成了二層或多層感知器多層感知器克服了單層感知器的許多缺點(diǎn) ， 原來一些單層感知器無法解決的問題 ， 在多層感知器中就可以解決 。
多層感知器 ， 為什么能實(shí)現(xiàn)非線性？

深度學(xué)習(xí)入門初探,多層感知器


【深度學(xué)習(xí)入門初探,多層感知器】因為加入了激活函數(shù) ， 激活函數(shù)是非線性的就可以實(shí)現(xiàn)非線性 ， 這個道理很簡單 ， 可以嘗試去用非線性函數(shù)套一個線性函數(shù)來操作 ， 得到的一定是非線性結(jié)果 。不過多層感知器網(wǎng)絡(luò)不一定會有激活函數(shù) ， 激活函數(shù)也不一定是非線性的 。這個可以人為地設(shè)定 ， 只是采用非線性激活函數(shù)加隨機(jī)權(quán)重初始值的方法是目前理論上和實(shí)際驗證中得出來的效果最好的方法 。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)（物理或數(shù)學(xué)意義）是什么？
深度學(xué)習(xí)入門初探,多層感知器


作者曾經(jīng)寫過系列文章《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)概述 》 ， 其中在《第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念及感知機(jī)模型》 ， 從生物和數(shù)學(xué)方面都有一定介紹 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN） ， 與之相對應(yīng)的是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Biological Neural Network, BNN） ， 將模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型統(tǒng)稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 。
生物神經(jīng)系統(tǒng)與生物神經(jīng)元大量生物神經(jīng)元的廣泛、復(fù)雜連接 ， 形成生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)各種智能活動智能（intelligence）觀察、學(xué)習(xí)、理解和認(rèn)識的能力理解和各種適應(yīng)性行為的能力智能是個體有目的的行為、合理的思維、以及有效的適應(yīng)環(huán)境的綜合能力 ， 也可以說是個體認(rèn)識客觀事物和運(yùn)用知識解決問題的能力生物神經(jīng)元(neuron)是基本的信息處理單元生物神經(jīng)系統(tǒng)生物神經(jīng)元是基本的信息處理單元 。
生物神經(jīng)元樹突(dendrites)：接收來自外接的信息細(xì)胞體(cell body)： 神經(jīng)細(xì)胞主體 ， 信息加工軸突(axon)：細(xì)胞的輸出裝置 ， 將信號向外傳遞 ， 與多個神經(jīng)元連接突觸 （synapsse)：神經(jīng)元經(jīng)突觸向其它神經(jīng)元（胞體或樹突）傳遞信號生物神經(jīng)元的基本特征神經(jīng)元之間彼此連接神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度決定信號傳遞的強(qiáng)弱神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度可以隨訓(xùn)練改變：學(xué)習(xí)、遺忘、疲勞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元之間連接的強(qiáng)弱 ， 按外部的激勵信號做自適應(yīng)變化興奮與抑制信號可以起興奮作用 ， 也可以起抑制作用一個神經(jīng)元接受信號的累積效果（綜合大小 ， 代數(shù)和）決定該神經(jīng)元的狀態(tài)(興奮、抑制)每個神經(jīng)元可以有一個“閾值”人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成與結(jié)構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元經(jīng)廣泛互連而組成的人工網(wǎng)絡(luò) ， 用來模擬腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能 。
而這些處理單元我們把它稱作人工神經(jīng)元 。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可看成是以人工神經(jīng)元為節(jié)點(diǎn) ， 用有向加權(quán)弧連接起來的有向圖 。在此有向圖中 ， 人工神經(jīng)元就是對生物神經(jīng)元的模擬 ， 而有向弧則是軸突—突觸—樹突對的模擬 。有向弧的權(quán)值表示相互連接的兩個人工神經(jīng)元間相互作用的強(qiáng)弱 。神經(jīng)元及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型感知機(jī)模型感知機(jī)模型 ， 其基礎(chǔ)就是單個神經(jīng)元模型感知機(jī)的學(xué)習(xí)是有監(jiān)督的學(xué)習(xí) ， 學(xué)習(xí)的問題歸結(jié)為求權(quán)重系數(shù)W = (w1, w2, …, wn)和閾值θ 的問題基本思想：逐步將訓(xùn)練集中的樣本輸入到網(wǎng)絡(luò)中 ， 根據(jù)當(dāng)前輸出結(jié)果和理想輸出結(jié)果之間的差別來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重值感知機(jī)模型感知器模型無法解決“異或”（XOR）問題 ， 即感知器模型無法解決非線性可分問題 。

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