《神经网络与深度学习》（一） 感知机、多层神经网络、BP算法、深度学习
（1）感知机模型（双层神经网络模型：输入层和计算单元，瓶颈：XOR问题——线性不可分） （2）多层神经网络（解决线性不可分问题——在感知机的神经网络上多加一层，并利用“后向传播”（Back-propagation）学习方法，可以解决XOR问题 ...
原文：单层神经网络、多层感知机、深度学习的总结
关于神经网络的几点思考：单层 多层 深度 神经网络本质上是一个逼近器，一个重要的基本属性就是通用逼近属性。 通用逼近属性： 年，George Cybenko发表文章 Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function ，文章证明在只有单个隐层的情况下，对于任何的连续的，非线性的sigmoidal函数，只要在隐藏层个数足够多的情况下，就能够 ...
2018-05-12 22:42 1 2811 推荐指数：
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