第567章 多层感知机[第1页/共3页]

起首，国王调集了一群初级参谋（第一层），他们的任务是按照简朴的标准遴选候选人，比如力量、聪明、虔诚等。然后，这些初级参谋会把遴选后的成果交给初级参谋（第二层），初级参谋会进一步综合阐发，比如勇气、战役经历、品德标准。终究，这些信息被提交给大祭司（输出层），由她做出终究决定——谁能成为王国的保护者！

? 单层感知机（Perceptron） 只能措置简朴题目，没法学习庞大的非线性干系。

4. MLP 的实际利用

数学上，这就是：

2. 为甚么单层感知机不敷？（国王的弊端决策）

1. 计算加权和：

? 埋没层（Hidden Layers）：一层或多层，卖力慢慢提取更庞大的特性。

（1）前向传播（Forward Propagation）

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2. 通过激活函数引入非线性：

1. 甚么是多层感知机？

但如果候选人需求同时具有力量+聪明+虔诚+勇气，单层感知机就无能为力了。因为它只能学习线性干系，而没法组合多个身分停止庞大决策。

2. 通过激活函数：

这个庞大的决策过程，就像**多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）**的事情体例——通过量层计算，慢慢从简朴特性提取更高层次的形式，终究得出精准的判定。

? “谁的力量最强？”

终究，国王胜利地通过“多层感知机”找到最合适的保护者，而当代 AI 也通过 MLP 实现了从图象辨认到金融瞻望的冲破！

此中， 是学习率。

? 输出层：瞻望将来代价走势。

? 天然说话措置：单个词的呈现不敷，需求了解语境干系。

多层感知机（MLP）是一种前馈神经收集，由多个感知机（神经元）构成，起码包含一个埋没层，能够学习庞大的非线性干系。

? 埋没层：辨认边沿、色彩、形状等特性。

（2）反向传播（Backpropagation）

国王晓得本身的参谋体系出缺点，因而决定引入一套学习机制，让参谋们通过经历不竭优化决策。

? 输入层：单词或句子。

1. 计算丧失（Loss），衡量瞻望值和实在值的偏差：

5. 结论

? 逻辑异或（XOR）题目：单层感知机没法处理，因为它不是线性可分的。

? 图象辨认：不能仅靠像素的亮度判定物体，需求多层特性提取。

? 输入层（Input Layer）：领受外界数据，比如图象、文本、传感器数据等。