什么是多层感知器，什么是单层感知器

1.感知器

感知器（Perceptron），是神经网络中的一个概念，在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入。

2.单层感知器

单层感知器（Single Layer Perceptron）是最简单的神经网络。它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。

图1.1便是一个单层感知器，很简单一个结构，输入层和输出层直接相连。

接下来介绍一下如何计算输出端。

利用公式1计算输出层，这个公式也是很好理解。首先计算输入层中，每一个输入端和其上的权值相乘，然后将这些乘机相加得到乘机和。对于这个乘机和做如下处理，如果乘机和大于临界值（一般是0），输入端就取1；如果小于临界值，就取-1。

3、多层感知器

多层感知器（Multi-Layer Perceptrons），余敏包含多层计算。

相对于单层感知器，输出端从一个变到了多个；输入端和输出端之间也不光只有一层，现唤旁在又两层:输出层和隐藏层。

图2.2就是一个多层感知器。

对于多层感知器的计算也是比较简单易懂的。首先利用公式1计算每一竖链枝个。

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