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  • 【人工智能导论:模型与算法】读书笔记4 了解感知机

    梳理机器学习分类,了解神经网络,分析感知机

    追根溯源的话,神经网络的基础模型是感知机(Perceptron),因此神经网络也可以叫做多层感知机(Multi-layer Perceptron),简称MLP。

    单层感知机叫做感知机,多层感知机(MLP)≈人工神经网络(ANN)

    那么多层到底是几层?

    一般来说有1-2个隐藏层的神经网络就可以叫做多层,准确的说是(浅层)神经网络(Shallow Neural Networks)。

    随着隐藏层的增多,更深的神经网络(一般来说超过5层)就都叫做深度学习(DNN)。

    然而,“深度”只是一个商业概念,很多时候工业界把3层隐藏层也叫做“深度学习”,所以不要在层数上太较真。

    在机器学习领域的约定俗成是,名字中有深度(Deep)的网络仅代表其有超过5-7层的隐藏层。

    神经网络的结构指的是“神经元”之间如何连接,它可以是任意深度。

    以下图的3种不同结构为例,我们可以看到连接结构是非常灵活多样的。

    https://blog.csdn.net/weixin_34007906/article/details/89987096

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/369328305

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hbuwyg/p/15496666.html
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