单层感知器的缺点 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。

感知器（perceptron）和支持向量机（svm）只能用于线性可分的样本吗？

单层感知器仅具有线性表达能力，而多层感知器结合非线性激活函数，具有非线性表达能力。

支持向量机的线性核只能用于线性可分样本，而非线性核具有非线性拟合能力。

事实上，感知器和支持向量机本质上只能对线性可分数据进行分类。

多层感知器前面的L-1层可视为“特征提取”过程。将线性不可分原始数据映射到线性可分特征空间。

支持向量机的非线性核是相同的，相当于将原始数据映射到希尔伯特空间。

特征提取的非线性拟合过程可以通过其他方式进行（如深度神经网络）。

单层感知器的缺点 单层感知器计算 单层感知器神经网络

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