他当初刚写第一篇论文的时候，就拟好了这个题目，只是由于数学基础不够，一直停留在构思阶段。

这两天他利用碎片时间，稍微补了补高数知识，这才真正动笔。

江寒将近期一些想法整理了一下，罗列了个大纲出来。

很多机器学习分类算法，都要求假设数据线性可分，“感知机”也不例外。

如果数据不是线性可分的，就必须采用一些特殊的方法，把数据非线性地投射到更高的维度上。

在高维空间里，数据更有可能变成线性可分的，这就是所谓的Cover定理。

对于感知机来说，处理线性不可分的问题，有个最简单的解决办法，那就是把单层感知机拓展为多层感知机。

多层感知机的关键，在于如何训练各层之间的连接权值。

一种常用的办法是只训练某两层间的连接权值，而将其它连接权值进行固定。

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