02 多层感知机
解决 XOR 问题
什么是激活函数？
激活函数是神经网络中用于决定神经元是否“激活”的函数。它是一个简单的数学函数，用于将神经元的输入转化为输出。激活函数引入了非线性因素，使得神经网络能够学习和表示复杂的模式。
神经网络（Neural Network）
神经网络可以类比成一个团队合作的过程，每个成员都有自己的职责，最终共同完成一项任务。在这个过程中，每个人就是一个“神经元”，他们各自负责一部分工作。而整个团队就像是一个“神经网络”，由多个“神经元”组成，共同完成一个任务。
神经元（Neuron）
神经元可以类比成一个执行特定任务的小工具，它接收一些输入，并根据一定的规则产生输出。计算器就是一个“神经元”。它接收输入（数字和运算符），进行处理（计算），然后产生输出（结果）。
神经网络的工作原理
- 接受输入
- 数据可以是图像、声音、文本
- 传递信息
- 输入信息经过一系列的“神经元”处理，每个神经元会对输入信息进行加工，然后将处理后的信息传递给下一个神经元。
- 处理信息：
- 每个神经元都有自己的权重（类似于团队中每个人的经验），根据权重对输入信息进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。
- 产生输出：
- 最后一层的神经元（输出层）会根据前面各层的处理结果产生最终的输出，这个输出可以是对图像的分类、对声音的识别等。