keras从入门到放弃(六）多层感知器(神经网络)
【摘要】 多层感知器(神经网络)
从线性回归模型和对数几率回归模型本质上都是单个神经元
计算输入特征的加权
使用一个激活函数计算输出
单个神经元(二分类)
多和神经元(多分类)
但是单层神经元有缺陷
无法拟合“异或”运算
多去官网https://keras.io/zh/看看
因此多层感知器诞生
生物的
多层感知器(神经网络)
从线性回归模型和对数几率回归模型本质上都是单个神经元
- 计算输入特征的加权
- 使用一个激活函数计算输出
单个神经元(二分类)
多和神经元(多分类)
但是单层神经元有缺陷
无法拟合“异或”运算
多去官网https://keras.io/zh/看看
因此多层感知器诞生
生物的
文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/88777955
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