多層網絡和反向傳播算法

我們知道單個感知器僅能表示線性決策面。然而我們可以將許多的類似感知器的模型按照層次結構連接起來，這樣就能表現出非線性決策的邊界了，這也叫做多層感知器，重要的是怎么樣學習多層感知器，這個問題有兩個方面：

1、  要學習網絡結構；

2、  要學習連接權值

對于一個給定的網絡有一個相當簡單的算法來決定權值，這個算法叫做反向傳播算法。反向傳播算法所學習的多層網絡能夠表示種類繁多的非線性曲面。

可微閾值函數

現在我們來學習一點反向傳播算法的基礎，這個主要就是sigmoid函數以及可微閾值單元。

應該使用什么類型的單元來作為構建多層網絡的基礎？起初我們可以嘗試選擇前面討論的線性單元，因為我們已經

總結

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