单层感知机不能解决异或问题,单层感知器能否解决异或问题

单层感知机不能解决异或问题,单层感知器能否解决异或问题

ˋ＾ˊ〉-# 4.两层神经网络（多层感知器）Minsky提出单层神经网络无法解决异或问题，但是当增加一个计算层以后，两层感知机不能解决异或（XOR）问题什么是异或(XOR)异或：可以简称Xor，可以⽤数学符号⊕表⽰，计算机就⼀般可以⽤^表⽰了。异或运算主要指⼆进制中。　　0⊕0=0,0⊕1=1 0⊕1=1

考题单选题单层感知器网络可以()。A 解决异或问题B 实现样本分类C 进行优化计算D 实现函数逼近查看答案考题多选题在第一次神经网络的研究中，针对感知机无法(1)单层的神经网络无法解决不可线性分割的问题，典型例子如异或门电路(XOR Circuit); (2)更为严重的问题是，即使是当时最先进的计算机完也没有足够计算能力，完成神经网络模型所需要的

＋ω＋ 2.感知机的局限性基于上述原理创建的感知机的代码不能实现异或门，感知机的局限就在于它只能表示用一条直线分割的空间，而异或门不行。3.多层感知机由于单个的感知机无法实现异或不仅仅是感知机，所有的线性分类器都有这样的问题，包括LDA(Linear discriminant analysis), linear-SVM，Logistic regression都不能做XOR。但这些算法还是十分

感知机又称之为单层神经网络，只能解决线性问题，无法解决非线性问题，异或问题属于非线性问题，所以感知机无法解决异或问题。注：所有的线性网络都无法解决异或问单层感知器不能解决异或问题是因为异或问题不是线性可分的。单层感知器只能处理线性可分问题，即可以用一条直线或超平面将两类数据分开。但是，异或问题需要用非

╯ω╰ 的错误次数下就可以找到分类超平⾯，算法停⽌。XOR（异或逻辑）图综上，单层感知机不能表⽰异或逻辑。⽽多层神经⽹络能够解决这⼀问题，深度学习进⼀步采⽤了包含隐藏层的神同理，“同或”问题一样不能解决。如果是“与”“或”问题就是可以解决的，这个可以自己在纸上画一下，一条线就能给分开。所谓的感知机不能解决异或问题就是不能