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第567章 多层感知机(第2页)

sigid,

tanh

等激活函数,使得神经网络可以学习复杂的关系。

整个过程可以层层推进,直到输出层最终给出结果。

2.

为什么单层感知机不够?(国王的错误决策)

想象国王直接让一群初级顾问(单层感知机)做最终决策,那会发生什么?

他们只能依据简单的标准,比如:

?

“谁的力量最强?”

?

“谁的智慧最高?”

但如果候选人需要同时具备力量+智慧+忠诚+勇气,单层感知机就无能为力了。因为它只能学习线性关系,而无法组合多个因素进行复杂决策。

数学上,单层感知机只能表示线性可分问题,但现实世界的很多问题是非线性的。例如:

?

逻辑异或(xor)问题:单层感知机无法解决,因为它不是线性可分的。

?

图像识别:不能仅靠像素的亮度判断物体,需要多层特征提取。

?

自然语言处理:单个词的出现不够,需要理解语境关系。

这就是为什么国王需要多层顾问(mlp)——多层神经网络可以逐步提取复杂特征,使得最终决策更加准确!

3.

mlp

如何学习?(国王的顾问如何改进决策)

国王知道自己的顾问系统有缺陷,于是决定引入一套学习机制,让顾问们通过经验不断优化决策。

(1)前向传播(forward

propagation)

国王向顾问们提交候选人名单,每个顾问按照自己擅长的领域打分,然后层层传递,最终大祭司给出决策。

数学上,这就是:

1.

每一层计算:

2.

通过激活函数:

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