資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：為什么感知機(jī)是處理線性問題的未完待續(xù)下次補(bǔ)充為什么異或問題是非線性問題給出一個(gè)知乎上的解釋，我覺得可以跳轉(zhuǎn)鏈接知乎平面上個(gè)點(diǎn)，為一類，為另一類。線性可分就是指通過平面上一條直線可以將兩類分開到直線的兩側(cè)。
為什么異或問題是線性不可分割的？
看教材的時(shí)候多說，感知機(jī)（單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）不能解決異或問題，那為什么呢？？？
因?yàn)?/strong>
感知機(jī)是處理線性問題的
異或問題是非線性問題
什么是線性可分？N維的 binary dataset是否線性可分取決于是否存在 N-1維的線性空間分割這個(gè) dataset成兩部分.
按照直覺來說
對于一個(gè)一維直線（或曲線），“線性可分”就是能有一個(gè)點(diǎn)按照某個(gè)規(guī)則將直線（或曲線）一分為二。
對于一個(gè)二維平面，“線性可分”就是能有一條直線按照某個(gè)規(guī)則將平面一分為二。
對于一個(gè)三維空間，“線性可分”就是能有一個(gè)平面按照某個(gè)規(guī)則將空間一分為二。
上訴的都是可以通過畫圖直觀的看出來，推廣至更高維度空間
對于一個(gè)n維空間，“線性可分”就是能有一個(gè)n-1維空間按照某個(gè)規(guī)則將n維空間一分為二。
為什么感知機(jī)是處理線性問題的？未完待續(xù)（下次補(bǔ)充）
為什么異或問題是非線性問題？給出一個(gè)知乎上的解釋，我覺得可以
跳轉(zhuǎn)鏈接——go知乎
平面上4個(gè)點(diǎn)， （0,0）（1,1）為一類， （0,1）（1,0）為另一類。線性可分就是指通過平面上一條直線 ax+by+c=0 可以將兩類分開到直線的兩側(cè)。 假設(shè)存在這樣的直線，則（0,0）（1,1）代入直線方程（不妨假設(shè)該類在直線的正側(cè)，則另一類在直線的負(fù)側(cè)）：
c>0 (1)
a+b+c>0 (2)
把（0,1）(1,0)代入直線方程
b+c<0 (3)
a+c<0 (4)
而（3）+（4）-（1） 與 （2）矛盾，所以不存在這樣的直線
也就是說，我們做不到切一刀就把一個(gè)平面切成四份
想要分割這個(gè)異或平面需要兩條直線，但是線性分割的內(nèi)涵就是一刀切
補(bǔ)充閱讀為什么邏輯異或是線性不可分的？
我們說的“異或問題是線性不可分割的”，默認(rèn)前提是二維平面的異或問題是線性不可分割的
如果投射到三位平面就是線性可分割的
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摘要：要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，那么首先要熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱的一些基本概念。網(wǎng)絡(luò)徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它使用徑向基函數(shù)作為隱層神經(jīng)元激活函數(shù)，而輸出層則是對隱層神經(jīng)元輸出的線性組合。 閱讀目錄1. 神經(jīng)元模型2. 感知機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3. 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?. 常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型5. 深度學(xué)習(xí)6. 參考內(nèi)容目前，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，簡稱DL）在算法領(lǐng)域可謂是大紅大紫，現(xiàn)在不只是...
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