【R-mlr3新书节选】：神经网络算法原理

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节选自我的 R 语言新书《R机器学习：基于mlr3verse》第16章 （浅层）神经网络（初稿），清晰配图+整合梳理推导过程，可以说是全网最清晰透彻的神经网络原理讲解，欢迎品鉴！ ......  尽管深度学习的网络层数更多，结构更复杂，但其基本原理与浅层神经网络是相通的。因此，掌握了浅层神经网络的原理后，很自然地就能过渡到深度学习，理解更深层次的网络结构及其工作机制。  ......  感知机的模型，是有若干输入和一个输出的模型： 输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： 接着是一个神经元激活函数： ，从而得到想要的输出结果 或者 . 感知机模型只能用于二值分类，且无法学习比较复杂的非线性模型。神经网络模型做了扩展： 加入了隐层，隐层可以有多层，增强模型的表达能力； 输出层的神经元可以有多个输出，使得模 ………………………………