華為雲學院
單個感知器的表達能力有限，它只能表達線性決策面（超平面）。如果把多個感知器連線起來，就可以表達種類繁多的非線性曲面。
神經網路基於感知器模型做了三點擴充套件：
（1）加入隱藏層，隱藏層可以有多層，增強模型的表達能力
（2）多個輸出層神經元，靈活應用於分類回歸，分類，語義分割等。
（3）擴充套件啟用函式，包括sigmoid函式，softmax和relu等。
隱藏層比較多（大於2）的神經網路叫做深度神經網路（dnn）。也叫作前饋神經網路（feedforward neural network）或者多層感知器（multilayer perception，mlp），是典型的深度學習模型。
對於第二層的三個神經元的輸出
轉換成矩陣表示式
進一步推廣可得
深度學習 深度前饋網路
1 學習xor 2 基於梯度的學習 3 隱藏單元 4 架構設計 5 反向傳播 和其他微分演算法 6 歷史小計 reference 原文 joselynzhao.top 夏木青 深度前饋網路 資訊流過 x 的函式，流經用於 定義 f 的中間計算過程，最終到達輸出 y。前饋神經網路被稱作網路 netwo...
神經網路系列 深度前饋網路
全連線前饋網路 fully connect feedforward network 是最常見的神經網路連線方式，也可以叫做多層感知機模型 multi layer perceptron define a set of functions 當乙個神經網路的結構確定了的時候，這個模型所對應的函式集合也就確...
深度學習 前饋神經網路
神經元模型，由兩部分組成。一部分將訊號進行累加，得到得分函式，還有偏置項 bias 相當於函式的截距項或者常數項。z bias i 1mxi wi i 0m xiwiz bias i 1mxi wi i 0m xiwi 第二部分是啟用函式，這是神經元的關鍵，通常使用某類啟用函式，就稱為某類神經元。如...