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【人工智能学习笔记】4_2 深度学习基础之多层感知机

news 2025/7/9 9:43:00

感知机概述

感知机是人工智能最早的模型，是一种有监督的算法，本质上是一个二分类问题，是神经网络和支持向量机的基础
缺点：感知机智能解决单纯的线性问题

感知机的过程

多层感知机的层级结构

多层感知机的层级结构主要包括输入层、隐藏层和输出层、可以用于拟合非线性函数。

在这里插入图片描述

多层感知机的层级结构

激活函数概述

激活函数是一种在人工智能神经网络的神经单元上运行的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式，负责将神经元节点的输入映射到输出端
常见激活函数：Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数等等

Sigmoid函数

Sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐藏层神经元输出，取值范围为0到1，可以将一个实数映射到0到1区间，可用于二分类
输出不是0均值（均值为0.5）
存在梯度消失的情况
$\frac{1}{1+(-x)^e}$

【人工智能学习笔记】4_2 深度学习基础之多层感知机

感知机概述感知机是人工智能最早的模型，是一种有监督的算法，本质上是一个二分类问题，是神经网络和支持向量机的基础缺点：感知机智能解决单纯的线性问题感知机的过程多层感知机的层级结构多层感知机的层级结构主要包括输入层、隐藏层和输出层、可以用于拟合非线性函数。…...

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java当中什么是NIO

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