感知机与多层感知机+激活函数

最新推荐文章于 2025-03-19 13:36:13 发布

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分类专栏：深度学习

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停止条件：对所有的样本分类正确
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感知机存在的问题：
一条线无法分割以下四个点：

😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁
再1969年，因为发现了这个问题，机器学习陷入了一个寒冬
😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁😁
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对1，2，3，4进行分类，分别使用蓝色和黄色进行分类，得到的结果“相乘”(乘法定义为，相同为+，相异为-)

观察：终于有一个多层次的网络了，虽然只有两层
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为什么叫隐藏层呢? 因为输入输出是不能改变的，能控制的只有中间的一层

“激活”函数：非线性

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Sigmoid是一个soft版本

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Tanh是-1到1

早期经常做的就是给一堆已存在的东西重命名😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂😂

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就是再Softmax 中加入了一层，然后起了一个新的名字
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激活函数是为了防止层数的塌陷

一般的。如果单层使用128能较好的拟合，多层的模型（比如3层）可能就不需要每层都128个，比如64-》32-》10，或者可以先expend 256->64->32

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