感知机算法例题 多层感知器，为什么能实现非线性？
多层感知器，为什么能实现非线性？
由于增加了激活函数，如果激活函数是非线性的，则可以实现非线性。这个原则很简单。你可以试着用非线性函数来设置一个线性函数来运算，结果一定是非线性的。
然而，多层感知器网络不一定具有激活函数，并且激活函数不一定是非线性的。该方法可人为设定，仅利用非线性激活函数加随机权初值，是理论和实践验证的最佳方法。
深度学习和普通的机器学习有什么区别？
一张图片显示了这种关系。机器学习是人工智能的重要领域之一，而深度学习是机器学习的一个分支。深度学习之所以近年来流行起来，是因为它突破了传统机器学习无法解决的一些问题。
机器学习的意义在于代替人工完成重复性工作，识别出统一的规则（模式）。但是对于传统的机器学习来说，特征提取的难度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的准确性将在很大程度上决定大多数机器学习算法的性能。为了使特征准确，在特征工程部分需要大量的人力来调整和改进特征。完成这一系列工作的前提是，数据集中所包含的信息量是充分的，并且易于识别。如果不满足这一前提，传统的机器学习算法将在信息的杂乱中失去其性能。深度学习的应用正是基于这个问题。它的深层神经网络使它能够在杂波中学习，自动发现与任务相关的特征（可以看作是自发学习的特征工程），并提取高级特征，从而大大减少了特征工程部分任务所花费的时间。
另一个明显的区别是他们对数据集大小的偏好。传统的机器学习在处理规则完备的小规模数据时表现出良好的性能，而深度学习则表现不好。随着数据集规模的不断扩大，深度学习的效果会逐渐显现出来，并变得越来越好。对比如下图所示。
C语言可以做人工智能开发吗？C语言和python是开发人工智能的最佳选择吗？
可以使用C作为底层组件，但是如果没有面向对象的机制，处理大型项目并不容易。为什么要用C/C和python进行协作，是因为C/C的运行速度是python的10倍，而python的开发速度是C/C的3倍，如何处理？首先使用Python开发可以使用的软件。当出现性能问题时，使用C/C重写出现性能问题的部分，以优化性能。这样，才能达到最佳的开发效率。当然，如果您在分析问题之初就认为这个地方是性能瓶颈，可以直接用C/C编写，目前这是一种比较好的开发方法，但也有C/C和C#、C/C和Lua的组合。
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