多层感知机

感知机(Perceptron)一般只有一个输入层与一个输出层,导致了学习能力有限而只能解决线性可分问题。多层感知机(Multilayer Perceptron)是一类前馈(人工)神经网络及感知机的延伸,它至少由三层功能神经元(functional neuron)组成(输入层,隐层,输出层),每层神经元与下一层神经元全互连,神经元之间不存在同层连接或跨层连接,其中隐层或隐含层(hidden layer)介于输入层与输出层之间的,主要通过非线性的函数复合对信号进行逐步加工,特征提取以及表示学习。多层感知机的强大学习能力在于,虽然训练数据没有指明每层的功能,但网络的层数、每层的神经元的个数、神经元的激活函数均为可调且由模型选择预先决定,学习算法只需通过模型训练决定网络参数(连接权重与阈值),即可最好地实现对于目标函数的近似,故也被称为函数的泛逼近器(universal function approximator)。

简介
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