本文介绍了感知机的基本原理，它作为二分类模型，仅能处理线性可分问题。感知机无法解决XOR问题，而多层感知机通过引入隐藏层和激活函数解决了这一局限，能够建立非线性模型。Sigmoid、Tanh和ReLU等激活函数在多层感知机中扮演关键角色，使得模型能够拟合更复杂的函数。此外，多层感知机常使用Softmax进行多类分类，并通过调整隐藏层数量和大小来优化模型性能。
一、感知机
输入x(向量)，权重w(向量),偏移b(标量)
（感知机的实质是一个二分类的问题，0或1）
2、训练感知机
3、收敛定理
4、感知机存在的问题
（1）不能拟合xor问题，只能产生线性的分割面
二、多层感知机
1、学习xor
两个分类器的组合
2、sigmoid激活函数
将输入投影到（0，1）的空间中去
3、Tanh激活函数
将输入投影到（-1， 1）
4、ReLU激活函数
5、总结
多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型
常用的激活函数Sigmoid,Tanh,ReLU
使用Softmax来处理多类分类
超参数为隐藏层数，和各个隐藏层大小
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