二、感知机与多层网络 3、感知机与逻辑操作 （1）线性模型 　　感知机只有输出层神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元，其学习能力十分有限。有些逻辑运算（与、或、非问题）可以看成线性可分任务。若两类模式是线性可分的，即存在一个线性超平面能将它们分开，则感知机的学习过程一定会收敛而求得 ...

二、感知机与多层网络 1、感知机 　　感知机由两层神经元组成，输入层接收外界的输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”。结构如下图： 　　　　　　 　　感知机能容易地实现逻辑与、或、非操作。 　　神经网络的基本单元为神经元，神经元接受来自其他神经元的信号 ...

（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 ...

DNN可以用到计算机视觉上么？为什么需要CNN？ 答案是必然的，但是DNN有不少缺点，为此引入CNN。 一般情况下，图像数据比较大，意味着网络的输入层维度也比较大。当然可以对其进行处理，即使这样，假设处理完后图像变为2562563的彩色图，即输入的维度的值为196608。那么后面的隐藏层的神经 ...

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： 1989年，George Cybenko发表文章“Approximation by Superpositions of a Sigmoidal ...

，抽象程度越大。这些层主要通过神经网络的模型学习得到的，最大的模型会有上百层之多。而最简单的神经网络分为输 ...

首先推荐一篇文章：神经网络浅讲：从神经元到深度学习，介绍的一些神经网络的发展过程等等，能够在一定程度上面帮助我们理解神经网络。 M-P神经元 计算机当中的神经网络是模仿生物神经网络。单个的神经元是由树突，轴突，还有细胞核组成，刺激由树突传递到细胞核，当这些阈值超过一定的值以后 ...

全连接神经网络 全连接神经网络级联多个变换来实现输入到输出的映射。 每一层神经网络就是一个线性变换，将上一层的变换结果经过激活函数处理传递给下一层就形成了多层全连接神经网络。 激活函数的目的就是对结果进行非线性操作。 全连接神经网络的描述能力更强。因为调整 ...