【机器学习】多层感知机的理解

最新推荐文章于 2025-07-08 20:25:17 发布
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文章标签： 机器学习 多层感知机 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dzkd1768/article/details/64129498
本文介绍了多层感知机在解决异或问题上的优势，指出单层感知机无法解决线性不可分问题，而多层感知机通过非线性转换能解决此类问题。文章通过示例解释了反向传播算法的原理，并对比了浅层模型（如SVM、Boosting、LR）与多层感知机在表达能力上的差异，强调了深层网络的表达优势。

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上篇说到感知机模型实现了逻辑或问题，在另一个问题上感知机确存在巨大漏洞！

异或问题

1957年，罗森布拉特提出了感知机模型。随后，他的好朋友明斯基发现了一个问题——感知机不能解决异或问题。

我们尝试使用MATLAB求解感知机关于异或问题的解：

               

从左到右依次是初始状态，迭代500次的状态，残差曲线。由图可以看出模型是没有收敛的，陷入了无限迭代。

从原理上分析，异或问题本身是线性不可分的问题，所以用线性的感知机模型无法解决。

我们发现异或问题有这样的解：

                                                                  

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