神经网络深度学习几种常见的线性模型思维导图

当谈到神经网络深度学习中的线性模型时，常见的几种思维导图如下：

1. 单层感知机：
- 概念：最简单的神经网络模型，由一个输入层和一个输出层组成。
- 特点：只能解决线性可分问题，无法处理复杂的非线性关系。
- 相关问题：
1. 什么是单层感知机？
2. 单层感知机能解决哪些问题？
3. 单层感知机有哪些局限性？

2. 多层感知机（MLP）：
- 概念：由多个隐藏层和一个输出层组成的神经网络模型。
- 特点：可以解决复杂的非线性问题，具有较强的表达能力。
- 相关问题：
1. 什么是多层感知机？
2. 多层感知机与单层感知机有何区别？
3. 多层感知机的训练过程是怎样的？
3. 线性回归模型：
- 概念：通过线性函数对输入特征与输出之间的关系进行建模。
- 特点：适用于连续数值预测问题，对数据的线性关系敏感。
- 相关问题：
1. 什么是线性回归模型？
2. 线性回归模型的损失函数是什么？
3. 如何训练线性回归模型？

4. 逻辑回归模型：
- 概念：通过逻辑函数对输入特征与输出之间的关系进行建模。
- 特点：适用于二分类问题，可以输出概率值。
- 相关问题：
. 什么是逻辑回归模型？
2. 逻辑回归模型的损失函数是什么？
3. 如何训练逻辑回归模型？