多层感知机(MultiLayer Perceptron)以及反向传播算法(Backpropagation)
多层感知机：MLP
多层感知机由感知机推广而来，最主要的特点是有多个神经元层，因此也叫深度神经网络(DNN: Deep Neural Networks)。
感知机：PLA
为了理解神经网络，我们应该先理解神经网络的组成单元——神经元，神经元也叫做感知机。感知器算法在上个世纪50-70年代很流行，也成功解决了很多问题，并且感知机算法也是非常简单的
感知机有如下组成部分：
- 输入权值：一个感知器可以接受多个输入(x1,x2,...xn)(x_1,x_2,...x_n)(x1,x2,...xn)，每个输入有一个权值wiw_iwi，此外还有一个偏置项x0x_0x0(不妨思考一下为什么要加一个x0x_0x0？)
- 激活函数：感知机的激活函数可以有很多选择，比如我们可以选择下面这个阶跃函数f来作为激活函数：(其中0为threshold，我们可以自定义，不一定是0)
o(x1,...,xn)={1w0+w1×x1+...+wn×xn>00otherwiseo(x_1,...,x_n) = \begin{cases} 1 & w_0+w_1×x_1+...+w_n×x_n >0 \\ 0 & otherwise \end{cases} o(x1,...,xn)={10w0+w1×x1+...+wn×xn>0otherwise - 输出：感知机的输出由下面这个公式来计算
y=f(w∗x+b)y = f(w*x+b)y=f(w∗x+b)
从上述内容更可以看出，PLA是一个线性的二分类器，但不能对非线性的数据并不能进行有效的分类。因此便有了对网络层次的加深，理论上，多层网络可以模拟任何复杂的函数。
具体看：
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