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异或多层感知器输出“无”作为最终结果？

异或多层感知器输出“无”作为最终结果是指在使用多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）进行异或（XOR）运算时，无法得到正确的输出结果。

多层感知器是一种人工神经网络模型，由多个神经元层组成，每个神经元层与前一层全连接。它通过学习输入数据的特征，进行模式识别和分类任务。

异或运算是一种逻辑运算，输入两个二进制位，只有一个为1时输出为1，否则输出为0。异或运算的真值表如下：

| 输入1 | 输入2 | 输出 | |-------|-------|------| | 0 | 0 | 0 | | 0 | 1 | 1 | | 1 | 0 | 1 | | 1 | 1 | 0 |

由于异或运算的非线性特性，单层感知器无法准确地进行异或运算。但是，通过引入隐藏层，多层感知器可以解决异或运算的问题。隐藏层的神经元可以学习到输入数据的非线性特征，从而实现对异或运算的准确分类。

然而，如果多层感知器输出“无”作为最终结果，可能是由于以下原因：

网络结构不合适：多层感知器的隐藏层神经元数量、层数等参数设置不当，导致无法捕捉到异或运算的特征。
激活函数选择不当：激活函数在神经网络中起到非线性映射的作用，常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等。如果选择的激活函数不适合异或运算，可能导致输出结果不正确。
数据集不足或不平衡：如果训练数据集中没有足够的异或运算样本，或者样本分布不均衡，网络可能无法学习到正确的异或运算规律。

针对这个问题，可以尝试以下方法来改进多层感知器的性能：

调整网络结构：增加隐藏层的神经元数量，增加网络的深度，尝试不同的网络结构，以提高模型的表达能力。
更换激活函数：尝试不同的激活函数，如ReLU、Leaky ReLU等，以找到更适合异或运算的激活函数。
增加训练数据：收集更多的异或运算样本，增加训练数据集的多样性和数量，以提高模型的泛化能力。
数据预处理：对输入数据进行归一化、标准化等预处理操作，以提高数据的可训练性和模型的稳定性。

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事实证明，单层感知机无法解决最简单的非线性可分问题——异或问题（有想了解异或问题或者是感知机无法解决异或问题证明的同学请移步这里《证：单层感知机不能表示异或逻辑》）。...关于感知机解决异或问题还有一段历史值得我们简单去了解一下：感知器只能做简单的线性分类任务。但是当时的人们热情太过于高涨，并没有人清醒的认识到这点。...Minsky在1969年出版了一本叫《Perceptron》的书，里面用详细的数学证明了感知器的弱点，尤其是感知器对XOR（异或）这样的简单分类任务都无法解决。...这就是这部分我们要引出的“多层”的概念。既然单层感知机解决不了非线性问题，那我们就采用多层感知机，下图就是一个两层感知机解决异或问题的示意图： ?...但是，正如Minsky之前所担心的，多层感知机虽然可以在理论上可以解决非线性问题，但是实际生活中问题的复杂性要远不止异或问题这么简单，所以我们往往要构建多层网络，而对于多层神经网络采用什么样的学习算法又是一项巨大的挑战

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人工神经网络简介

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BP神经网络-ANN发展

昨天，也留下了一个疑问：单层感知器和线性神经网络无法解决“异或问题”，也就是通过计算，无法区分下面这个图：那么，如何解决呢？单层感知器发展就有了后来的多层“BP神经网络”。...BP神经网络的基本输出向量。...没事，我们不是AI工程师，不必要了解全部的推导过程，只需要知道这个结果怎么用就好，上述的过程以及中间加入部分的偏导，最后计算权值： w jk = η * δk-o * Yj =η*(dk - ok)*(...按照这个公式进行W和V的迭代，最终使得激活函数输出的值之和能逼近期望值。当然，这样能拟合（逼近的高大上叫法）到最终期望值，但也存在这过度你和的问题。...玩耍时间 ———— 以下是用google的playgroud.tensorflow来模拟：学习率：开始为0.3(加快拟合速度)，后期为0.003(精确拟合) 激活函数：Sigmoid函数正则化：无正则化

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一文读懂神经网络(附PPT、视频)

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人工神经网络多层感知器_基于BP网络的多层感知器用来干嘛

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、今日所学二、今日重点 ---- 前言虽然异或问题成为感知器和早期神经网络的阿喀琉斯之踵，但它并非无解的问题...---- 一、今日所学 1,多层感知器（multilayer perceptron）包含一个或多个在输入节点和输出节点之间的隐藏层（hidden layer），除了输入节点外，每个节点都是使用非线性激活函数的神经元...; 2,多层感知器是一类前馈人工神经网络; 3,多层感知器的训练包括以下步骤：首先确定给定输入和当前权重下的输出，再将输出和真实值相减得到误差函数，最后根据误差函数更新权重。...影响误差函数的因素无外乎三个：输入信号、传递函数和权重系数; 8,多层感知器采用对数几率函数作为传递函数; 9,求解误差函数的最小值就要找到误差函数的梯度，再根据梯度调整权重系数，使误差函数最小化;...10,链式法则是个非常有用的数学工具，它的思想是求解从权重系数到误差函数这个链条上每一环的作用，再将每一环的作用相乘，得到的就是链条整体的效果; 11,多层感知器的核心结构就是隐藏层，之所以被称为隐藏层是因为这些神经元并不属于网络的输入或输出

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人工神经网络简介(人工智能神经网络技术)

，它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题，如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。...误差修正型规则：是一种有监督的学习方法，根据实际输出和期望输出的误差进行网络连接权值的修正，最终网络误差小于目标函数达到预期结果。...以上介绍了两种最基本的人工神经网络结构，实际上，人工神经网络还有许多种连接形式，例如，从输出层到输入层有反馈的前向网络，同层内或异层间有相互反馈的多层网络等等。...也就是说，单层感知器不能表达的问题的数量远远超过了它所能表达的问题的数量。多层感知器：在单层感知器的输入部分和输出层之间加入一层或多层处理单元，就构成了二层或多层感知器。...多层感知器克服了单层感知器的许多缺点，原来一些单层感知器无法解决的问题，在多层感知器中就可以解决。例如，应用二层感知器就可以解决异或逻辑运算问题 5.

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机器学习系列：（十）从感知器到人工神经网络

非线性决策边界在第8章，感知器里，我们介绍过布尔函数如AND（与），OR（或）和NAND（与非）可以用感知器近似，而XOR（异或）作为线性不可分函数不能被近似，如下图所示： ?...前馈人工神经网络（Feedforward neural networks）是最常用的神经网络类型，一般定义为有向无环图。信号只能沿着最终输入的那个方向传播。...它的名称不太恰当，多层感知器并非指单个带有多个层次的感知器，而是指可以是感知器的人工神经元组成的多个层次。MPL的层次结构是一个有向无环图。...隐藏层表示潜在的变量；层的输入和输出都不会出现在训练集中。隐藏层后面连接的是输出层（output layer）。下图所示的三层架构的多层感知器。...本文介绍的有向无环图称为前馈人工神经网络。多层感知器就是一种前馈人工神经网络，其每一次都完全连接后面一层。带一个隐藏层和若干隐藏单元的MLP是一种通用函数近似器。

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Github项目推荐 | Homemade Machine Learning - 自己动手实践机器学习算法

监督学习在监督学习中，我们将一组训练数据作为输入，并将每组训练集的标签或“正确答案”作为输出。然后我们训练我们的模型（机器学习算法参数）以正确地将输入映射到输出（去做进行正确的预测）。...最终目的是找到这样的模型参数，即使对于新的输入示例，也能成功地继续正确的输入→输出映射（预测）。回归在回归问题中，我们做实值预测。基本上我们尝试沿着训练样例绘制线/平面/n维平面。...无监督学习是机器学习的一个分支，它从未经标记，分类或分类的测试数据中学习。...用法示例：作为一般所有其他算法的替代，图像识别，语音识别，图像处理（应用特定样式），语言翻译等。 ?多层感知器（MLP） ?...数学 | 多层感知器 - 理论和进一步阅读的链接 ⚙️代码| 多层感知器 - 实现示例 ▶️演示| 多层感知器| MNIST - 识别28x28像素图像的手写数字 ▶️演示| 多层感知器| 时尚MNIST

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关于神经网络，这里有你想要了解的一切！

他们的研究发现感知器无法表征很多重要的问题，比如异或函数（XOR）。其实，那时的计算机还没有足够的处理能力来有效地处理大型神经网络。...上图就是一个单层感知器，可以更容易地将概念接地和解释多层感知器中的概念。单层感知器表示了网络中一个层和其它层之间的连接的 m 权重，该权重可被看作是一组突触或连接链。...该偏差bk 作为对加法器函数的输出的仿射变换，Uk给出Vk诱导的局部域： ? 多层感知器（MLP）多层感知器（也称为前馈神经网络）是由每一层完全连接到下一层的程序列组成。...一个多层感知器（MLP）具有一个或多个隐藏层以及输入层和输出层，每层包含几个神经元，这些神经元通过重量链路彼此互连。...反向传播算法反向传播算法可以用来训练前馈神经网络或多层感知器。这是一种通过改变网络中的权重和偏差来最小化成本函数的方法。

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