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线性神经网络和单层感知器的区别主要在于：感知器的传输函数只能输出两种可能的值，而线性神经网络可以输出任意值，其传输函数是线性函数 如图所示，线性神经网络可以产生二值输出(图中的qqq)和模拟输出(图中的yyy)和感知器类似，先行神经网络的变量： x(n)=[1,x1(n),x2(n),...,xN(n)]Tx(n)=[1,x1(n),x2(n),...,xN(n)]Tx(n)=[1, ...

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关于训练深度最难的事情之一是你要处理的参数的数量，从学习速率

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线性神经网络线性神经网络和单层感知器的区别主要在于：感知器的传输函数只能输出两种可能的值，而线性神经网络可以输出任意值，其传输函数是线性函数 如图所示，线性神经网络可以产生二值输出(图中的qqq)和模拟输出(图中的yyy)和感知器类似，先行神经网络的变量： x(n)=[1,x1(n),x2(n),...,xN(n)]Tx(n)=[1,x1(n),x2(n),...,xN(n)]Tx...

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