深度学习 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。
多层感知器和bp神经网络解决异或问题有什么不同？
BP神经网络是指用“BP算法”训练的“多层感知器模型”。多层感知器（MLP）是一种前馈人工神经网络模型，它将多个输入数据集映射为一个输出数据集，可以解决任何线性不可分问题。不要把算法和网络混为一谈。
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。
人工智能技术有哪些？
现在人工智能的种类太多了。随着人工智能的普及和应用范围的扩大，它将进入更多的领域。
现在人工智能几乎涉及所有学科，如认知科学、数学、神经生理学、信息论、控制论、不确定性理论、计算机科学、心理学、哲学、语言、自然科学和社会科学。
应用领域包括：翻译、智能控制、专家系统、机器人学、语言、图像理解、遗传编程、自动编程、大信息处理、存储、管理、执行一些活体无法执行的任务，或复杂而大规模的任务等
特定应用有：网络、工业、农业、航天、军事、自然、家庭、个人等等，各行各业都有人工智能。
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