40 1966 ,第一阶段的计算完成了从非线性可分问题到线 性可分问题的映射 1◇ -2 32
第一阶段的计算完成了从非线性可分问题到线 性可分问题的映射
1966 >这就是熟知的两层感知器，一层为隐层，另 一层为输出层。激活函数的表达式为： >上图所示的图形中，各神经元（节点）实现了 如下的直线（超平面）： 1 8(四)=1+20 82四)=x+,2 =0 809=y-2-70 1
这就是熟知的两层感知器，一层为隐层，另 一层为输出层。激活函数的表达式为： 上图所示的图形中，各神经元(节点)实现了 如下的直线(超平面)： 0 0 (.) 1 0 x f x 0 2 1 ( ) 2 0 2 3 ( ) 0 2 1 ( ) 1 2 2 1 2 1 1 2 g y y y g x x x g x x x
三层感知器 结构 1966 19 2 input 1"hidden 2hidden output layer laver layer layer 口 三层感知器可以分离由多面体区域的任何并集产生的 类 方法类似于解决XOR问题，三层感知器可以在y∈R 空间实现多于一个的超平面
三层感知器 结构 三层感知器可以分离由多面体区域的任何并集产生的 类 方法类似于解决XOR问题，三层感知器可以在 空间实现多于一个的超平面。 p yR
1956 3)多层感知器(MP) 在单层感知器的输入和输出层之间增加一 个或多个隐层。可产生复杂的决策界面和任意 的布尔函数
3) 多层感知器(MLP) 在单层感知器的输入和输出层之间增加一 个或多个隐层。可产生复杂的决策界面和任意 的布尔函数
-0.5 1966 1 -2 -0.5 -1.5 (x)=x1+x2-0.5 y2(x)=x1+x2-1.5 8(x)=f(y,(x)-2f(y(x)-0.5 (x) 多层感知器的权值如何得到？
1 1 2 2 1 2 1 2 ( ) 0.5 ( ) 1.5 ( ) ( ( )) 2 ( ( )) 0.5 1 0 ( ) 0 0 y x x y x x g f y f y y f y y x x x x x 1 1 1 1 -0.5 -1.5 1 -2 -0.5 1 y ( ) x 2 y ( ) x 多层感知器的权值如何得到？