数据挖掘：神经网络

数据挖掘：神经网络

感知机

感知机是二分类的线性模型，其输入是实例的特征向量，输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。其结构如下：

损失函数

优化方式则是通过利用梯度下降法最小化损失函数

算法流程：
1.初始化权重wi为小的随机值；
2.在满足结束条件前，做如下操作：
初始化△wi为0；
对于在训练数据集中的每个，进行：
输入x到单元中并计算输出o；
对于每个线性单元的权重wi：-△wi←△wi + η(t-o)xi;
3.对于每个线性单元的权重wi： wi← wi + △wi；

多层感知机

输入层与输出层之间再加神经元，就是多层感知机，中间的层也称作隐层：
隐层的加入让它能够处理线性不可分的问题（着也要感谢非线性的激活函数），像异或门：

隐层的加入也让梯度变得难以求取，因此引申出反向传播，其主要使用的是链式法则：