判断题采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。
判断题单个感知器算法的局限是只能用于线性分类。
判断题激活函数的非线性使得具有多个层次的神经网络输入输出之间可以形成复杂的非线性映射关系。
判断题前馈网络表达输入和输出之间的映射关系,为静态网络,输出作用在网络的输入中。
判断题概率型学习网络具有内部反馈。