多层感知机识别垃圾短信

感知器（Perceptron）是ANN人工神经网络的一个概念，由Frank Rosenblatt于1950s第一次引入。
单层感知器（Single Layer Perceptron）是最简单的ANN人工神经网络。它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。单层感知器仅能处理线性问题，不能处理非线性问题。本次我们进行实验的是MLP多层感知器。
MLP多层感知器是一种前向结构的ANN人工神经网络, 多层感知器（MLP）能够处理非线性可分离的问题。MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。使用BP反向传播算法的监督学习方法来训练MLP。MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。
相对于单层感知器，MLP多层感知器输出端从一个变到了多个；输入端和输出端之间也不光只有一层，而是两层:输出层和隐藏层。下图展示了一个多层感知机的神经网络图

基于反向传播学习的是典型的前馈网络, 其信息处理方向从输入层到各隐层再到输出层,逐层进行。隐层实现对输入空间的非线性映射,输出层实现线性分类，非线性映射方式和线性判别函数可以同时学习。
MLP为了使用反向传播算法进行有效学习，激活函数必须限制为可微函数。由于具有良好可微性，双曲正切函数（Hyperbolictangent）及Sigmoid函数常被采用为激活函数。

激活函数的作用是将非线性引入神经元的输出。因为大多数现实世界的数据都是非线性的，希望神经元能够学习非线性的函数表示，所以这种应用至关重要。
接下来我们看看MLP原理：
前馈神经网络是最先发明也是最简单的人工神经网络。它包含了安排在多个层中的多个神经元。相邻层的节点有连接或者边（edge）。所有的连接都配有权重。
一个前馈神经网络可以包含三种节点：
1）输入节点（Input Nodes）：也称为输入层，输入节点从外部世界提供信息，。在输入节点中，不进行任何的计算，仅向隐藏节点传递信息。
2）隐藏节点（Hidden Nodes）：隐藏节点和外部世界没有直接联系。这些节点进行计算，并将信息从输入节点传递到输出节点。隐藏节点也称为隐藏层。尽管一个前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层，但网络里可以没有也可以有多个隐藏层。
3）输出节点（Output Nodes）：输出节点也称为输出层，负责计算，并从网络向外部世界传递信息。
在前馈网络中，信息只单向移动——从输入层开始前向移动，然后通过隐藏层，再到输出层。在网络中没有循环或回路。