多層感知器，為什么能實(shí)現(xiàn)非線性？由于增加了激活函數(shù)，如果激活函數(shù)是非線性的，則可以實(shí)現(xiàn)非線性。這個(gè)原則很簡單。你可以試著用非線性函數(shù)來設(shè)置一個(gè)線性函數(shù)來運(yùn)算，結(jié)果一定是非線性的。然而，多層感知器網(wǎng)絡(luò)不

多層感知器，為什么能實(shí)現(xiàn)非線性？

由于增加了激活函數(shù)，如果激活函數(shù)是非線性的，則可以實(shí)現(xiàn)非線性。這個(gè)原則很簡單。你可以試著用非線性函數(shù)來設(shè)置一個(gè)線性函數(shù)來運(yùn)算，結(jié)果一定是非線性的。

然而，多層感知器網(wǎng)絡(luò)不一定具有激活函數(shù)，并且激活函數(shù)不一定是非線性的。該方法可人為設(shè)定，僅利用非線性激活函數(shù)加隨機(jī)權(quán)初值，是理論和實(shí)踐驗(yàn)證的最佳方法。

要如何開始從零掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)？

我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對象識別算法的開發(fā)，使用tensorflow，它也是基于Python語言的。Python是一種解決所有問題的語言，值得擁有

！我從2012年開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)闆]有指導(dǎo)，我走了很多彎路，浪費(fèi)了很多時(shí)間和精力。一開始，我讀了《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》一書。雖然我不懂，但我還是把書中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現(xiàn)自己不懂算法也能達(dá)到預(yù)期的效果。然后，我會(huì)直接開發(fā)我想要的程序。當(dāng)我遇到需要機(jī)器學(xué)習(xí)的部分時(shí)，我會(huì)直接復(fù)制它。一周后，演示會(huì)出來。在這個(gè)時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

不要掉進(jìn)無休止的書堆里，練習(xí)和做項(xiàng)目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒做完呢。有機(jī)會(huì)我會(huì)繼續(xù)討論的

首先，理論就是理論。理論所持的東西在實(shí)踐中并不總是容易使用的。例如，雖然理論上感知器可以擬合任意函數(shù)，但其擬合能力受輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)、輸入向量大小和相關(guān)度的影響。面對類似的問題，簡單的可以降維，復(fù)雜的需要結(jié)合遺傳算法來達(dá)到效果。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身，如灰色神經(jīng)元，衍生出的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很容易地處理這一問題。

其次，不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有差異。例如，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種優(yōu)化算法，它具有與遺傳算法相同的功能。從孩提時(shí)代起，感知器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但它們?nèi)匀皇遣煌?。在感知器分類時(shí)，其邊界只能是凸邊，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以是任意形狀的邊界。

兄弟，如果你真的想學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我建議你上網(wǎng)看看211學(xué)校的碩士和博士學(xué)位。一般的小論文要么質(zhì)量不好，要么你看不懂，書本理論太深。或者碩士論文是新手學(xué)習(xí)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多樣性的意義何在？既然多層感知機(jī)在理論上已經(jīng)可以擬合任何函數(shù)，為什么要有不同的形式？

一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)的意義在于代替人工完成重復(fù)性工作，識別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來說，特征提取的難度不?。ㄌ卣骺梢允窍袼?、位置、方向等）。特征的準(zhǔn)確性將在很大程度上決定大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能。為了使特征準(zhǔn)確，在特征工程部分需要大量的人力來調(diào)整和改進(jìn)特征。完成這一系列工作的前提是，數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的，并且易于識別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用正是基于這個(gè)問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使它能夠在雜波中學(xué)習(xí)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與任務(wù)相關(guān)的特征（可以看作是自發(fā)學(xué)習(xí)的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間。

另一個(gè)明顯的區(qū)別是他們對數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出良好的性能，而深度學(xué)習(xí)則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴(kuò)大，深度學(xué)習(xí)的效果會(huì)逐漸顯現(xiàn)出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。