多层感知机详解

原创

于 2025-09-18 15:21:21 发布 · 299 阅读

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#人工智能

1. 感知机的概念与历史

感知机是由美国学者 Frank Rosenblatt 在 1957 年提出的一种人工神经网络模型。
它是最简单的神经网络形式，主要用于二分类任务。

感知机公式：

其中：

w：权重，控制输入信号的重要性
b：偏置，调整神经元被激活的难易程度

感知机与其他模型的区别：

二分类：输出 0 或 1
回归：输出实数
Softmax：输出概率，适用于多分类

2. 感知机的局限性

感知机只能表示线性可分的空间，无法处理异或（XOR）这样的非线性问题。

3. 多层感知机原理

MLP 是最简单的深度神经网络，通过增加隐藏层来解决非线性问题。

基本结构：

输入层
隐藏层（可多层）
输出层

隐藏层大小是超参数，需要根据问题调整。

4. 激活函数

激活函数将输入信号的总和转换为输出信号，增强网络的表示能力。

常见激活函数：

阶跃函数：简单但不适合深度学习
Sigmoid：输出范围 (0, 1)
Tanh：输出范围 (-1, 1)
ReLU：(max(0, x)，计算简单，广泛使用

5. 多分类问题

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