针对感知机无法解决异或XOR,感知机对偶形式手算过程

针对感知机无法解决异或XOR,感知机对偶形式手算过程

在第一次神经网络的研究中，针对感知机无法解决异或XOR问题的缺陷，人工智能专家们的新思路包括()。A.引入非线性变换B.引入线性变换C.引入单层神经网络D.引入多层比如下图中的XOR问题：即(1,1)(-1,-1)属于同一类不能解决异或(XOR)等高阶谓词罗辑问题。用多个感知器实现非线性单个感知器虽然无法解决异或问题，但却可以通过将多个感知器组合，实现复杂空间的

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 机器学习涵盖两种主要类型的数据分析：1 .探索性分析：无监督学习。发现数据中的结构。例如：经验(在一家

(-__-)b XOR问题可解释为即异或问题可以分为根据输出可以分为两类，显示在二维坐标系中如上图所示：其中输出结果为1对应右图中红色的十字架，输出为0对应右图中蓝色的圆圈，我们可以发现1970年，马文·明斯基指出当前一段时间内将无法解决XOR异或问题，受限于计算能力，人工智能陷入第一个寒冬。1975年柯达美国分公司申请了拜尔滤镜发明专利(US3971065),1976年获得授权，

当80年代的AI科学家们一直为感知机不能解决线性不可分的问题感到惋惜的时候，明斯基就曾提出感知机之所以不能解决想XOR异或这类线性不可分的问题就在于单个感知机的模型过于简单。而要么激活触发，要么未激活不触发。因此Rosenblatt的初始感知机规则相当的简单，其感知机算法可以归结为以下

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感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。而异或问题是线性不可分的，在异或问题的图示中，我们可以发现无法找到一条直线将两类结果分开，即无法找到一个线性模型将其进行划分，所以感知