单层感知器(Perceptron)是一种简单的人工神经网络模型,用于二分类问题。它由输入层和输出层组成,每个输入与权重相乘后经过激活函数得到输出。对于手写数字分类问题,单层感知器可以用于将手写数字图像分为不同的数字类别。
单层感知器的分类过程如下:
单层感知器的优势在于简单易懂、计算速度快,适用于简单的线性可分问题。然而,它无法解决复杂的非线性问题,如手写数字的分类问题。
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