多層感知器
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單一一個感知器雖然能解一些問題，但能解的問題範圍極其有限。如果把多個感知器組合，形成一個多層感知器(multilayer perceptron, MLP)，那這個由多個神經元所組成的網路，將可以解決更複雜、更困難的問題。這一節的主要內容，就在概略地介紹多層感知器。
本文將展示使用不同激活函數（ReLU 和 Sigmoid）的效果。
一個簡單的多層感知器（MLP）模型來對 Fashion-MNIST 資料集進行分類。
函數定義
Sigmoid 函數
Sigmoid 函數將輸入壓縮到 0到 1 之間：
特性：
輸出範圍是 (0,1)(0, 1)(0,1
