（1）感知機模型（雙層神經網絡模型：輸入層和計算單元，瓶頸：XOR問題——線性不可分） （2）多層神經網絡（解決線性不可分問題——在感知機的神經網絡上多加一層，並利用“后向傳播”（Back-propagation）學習方法，可以解決XOR問題 ...

1.導入必備的包 2.定義mnist數據的格式變換 3.下載數據集，定義數據迭代器 4.定義全連接神經網絡（多層感知機）（若是CNN卷積神經網絡，則在網絡中添加幾個卷積層即可 ...

二、感知機與多層網絡 3、感知機與邏輯操作 （1）線性模型 　　感知機只有輸出層神經元進行激活函數處理，即只擁有一層功能神經元，其學習能力十分有限。有些邏輯運算（與、或、非問題）可以看成線性可分任務。若兩類模式是線性可分的，即存在一個線性超平面能將它們分開，則感知機的學習過程一定會收斂而求得 ...

首先推薦一篇文章：神經網絡淺講：從神經元到深度學習，介紹的一些神經網絡的發展過程等等，能夠在一定程度上面幫助我們理解神經網絡。 M-P神經元 計算機當中的神經網絡是模仿生物神經網絡。單個的神經元是由樹突，軸突，還有細胞核組成，刺激由樹突傳遞到細胞核，當這些閾值超過一定的值以后 ...

1多層感知機 定義：多層感知機是在單層神經網絡上引入一個或多個隱藏層，即輸入層，隱藏層，輸出層 2多層感知機的激活函數： 如果沒有激活函數，多層感知機會退化成單層 多層感知機的公式：　　隱藏層 H=XWh+bh ...

關於神經網絡的幾點思考：單層——多層——深度 神經網絡本質上是一個逼近器，一個重要的基本屬性就是通用逼近屬性。 通用逼近屬性： 1989年，George Cybenko發表文章“Approximation by Superpositions of a Sigmoidal ...

二、感知機與多層網絡 1、感知機 　　感知機由兩層神經元組成，輸入層接收外界的輸入信號后傳遞給輸出層，輸出層是M-P神經元，亦稱“閾值邏輯單元”。結構如下圖： 　　　　　　 　　感知機能容易地實現邏輯與、或、非操作。 　　神經網絡的基本單元為神經元，神經元接受來自其他神經元的信號 ...

全連接神經網絡 全連接神經網絡級聯多個變換來實現輸入到輸出的映射。 每一層神經網絡就是一個線性變換，將上一層的變換結果經過激活函數處理傳遞給下一層就形成了多層全連接神經網絡。 激活函數的目的就是對結果進行非線性操作。 全連接神經網絡的描述能力更強。因為調整 ...