今天学习了感知机与神经网络感知机无非就是对与或非在函数上的模拟神经网络也是一种模拟，对任意一组函数的模拟，特别是那些写不出来的函数，所有问题理论上都能用函数来表示。机器学习不过是一种函数模拟的方法，学习的是权重而已两者区别在于激活函数的选择，一个越阶函数，一个sigmod。当然神经网络最新的还有REUL函数。使用激活函数只是为了去更好的模拟任意一种函数。激活函数不能是线性的，因为线性的函数组合都可以表示为一个单一的线性函数。疑问：1、神经网络如何去模拟任意一个函数？sigmod？2、sigmod合理性。