【模式识别】多层感知器MLP[通俗易懂]

由前面介绍看到，单个感知器能够完成线性可分数据的分类问题，是一种最简单的可以“学习”的机器。但他无法解决非线性问题。比如下图中的XOR问题：即（1,1）（-1,-1）属于同一类，而（1,-1）（-1,1）属于第二类的问题，不能由单个感知器正确分类。

但是，感知器的学习算法并不能直接应用到多层感知器模型的参数学习上。因此，最初提出的学习方案是：除了最后一个神经元之外，事先固定其他所有神经元的权值，学习过程只是用感知器学习算法学习最后一个神经元的权系数。实际上，这相当于通过第一层神经元把原始的特征空间变换到一个新的特征空间，第一层的每个神经元构成新空间的一维，然后在新的特征空间用感知器学习算法构造一个线性分类器。显然，由于第一层的神经元权值需要人为给定，模型的性能很大程度取决于能否设计出恰当的第一层神经元模型，而这取决于对所面临的的问题和数据的了解，并没有针对任意问题求解第一层神经元参数的方法。

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