感知器与形状识别

Question

我最近实现了一个简单的感知器。这种类型的感知器(由一个神经元组成，在输出中提供二进制信息)只能解决类可以线性分离的问题。

我想在8乘8像素的图像中实现简单的形状识别。例如，我希望我的神经网络能够告诉我，我画的是不是一个圆。

如何知道这个问题是否有类是线性可分的？因为有64个输入，它还可以线性分离吗？一个简单的感知器能解决这种问题吗？如果没有，什么样的感知器可以？我对此有点困惑。

谢谢！

Answer 1

这个问题，在一般意义上，是不能用一层感知来解决的。通常，其他网络结构，如卷积神经网络，是解决图像分类问题的最佳方法，但是，考虑到图像的体积很小，多层感知可能就足够了。

大多数问题都是线性可分的，但不一定是二维的。在网络中添加额外的层使其能够在更高的维度上转换数据，从而使其线性可分。

研究多层感知器或卷积神经网络。MNIST数据集上的分类示例也可能有帮助。