兩層感知機包括以下哪個網路

A. bp神經網路，把它分為很多層，可以算深度學習嘛

不能算深度，而且多層單純的bp神經網路會出現梯度擴散問題，深度網路不光是指層數增加，還添加了卷積層，降緯層等不同於一般隱藏層的神經元。

B. 神經網路的分類

網路分類人工神經網路按其模型結構大體可以分為前饋型網路也稱為多層感知機網路）和反饋型網路(也稱為Hopfield網路）兩大類，前者在數學上可以看作是一類大規模的非線性映射系統，後者則是一類大規模的非線性動力學系統。它們的結構模型如圖1、圖2所示，圖中圓圏代表神經元，其間的有向連線代表神經元突觸。按照學習方式，人工神經網路又可分為有導師學習和無導師學習兩類；按工作方式則可分為確定性和隨機性兩類；按時間特性還可分為連續型或離散型兩類，等等。

C. 物聯網的感知層包括哪些技術

包括二維碼標簽和識讀器、rfid標簽和讀寫器、攝像頭、gps、感測器、m2m終端、感測器網關等，
感知層由基本的感應器件（例如rfid標簽和讀寫器、各類感測器、攝像頭、gps、二維碼標簽和識讀器等基本標識和感測器件組成）以及感應器組成的網路（例如rfid網路、感測器網路等）兩大部分組成。該層的核心技術包括射頻技術、新興感測技術、無線網路組網技術、現場匯流排控制技術（fcs）等，涉及的核心產品包括感測器、電子標簽、感測器節點、無線路由器、無線網關等。
一些感知層常見的關鍵技術如下：
l
感測器：感測器是物聯網中獲得信息的主要設備，它利用各種機制把被測量轉換為電信號，然後由相應信號處理裝置進行處理，並產生響應動作。常見的感測器包括溫度、濕度、壓力、光電感測器等。
2
rfid：rfid的全稱為radio
frequency
identification，即射頻識別，又稱為電子標簽。rfid是一種非接觸式的自動識別技術，可以通過無線電訊號識別特定目標並讀寫相關數據。它主要用來為物聯網中的各物品建立唯一的身份標示。
3
感測器網路：感測器網路是一種由感測器節點組成網路，其中每個感測器節點都具有感測器、微處理器、以及通信單元。節點間通過通信網路組成感測器網路，共同協作來感知和採集環境或物體的准確信息。而無線感測器網路（wireless
sensor
network，簡稱wsn），則是目前發展迅速，應用最廣的感測器網路。
對於目前關注和應用較多的rfid網路來說，附著在設備上的rfid標簽和用來識別rfid信息的掃描儀、感應器都屬於物聯網的感知層。在這一類物聯網中被檢測的信息就是rfid標簽的內容，現在的電子（不停車），收費系統（electronic
toll
collection，etc）、超市倉儲管理系統、飛機場的行李自動分類系統等都屬於這一類結構的物聯網應用。

D. 感知機、自適應線性網路、bp網路及hopfeild網路的主要區別。

感知機是最簡單的神經網路，只有輸入層和輸出層。
hopfeild網路是 節點兩兩連接的網路。
BP網路和徑向基神經網路結構都具有隱層；
BP網路和徑向基神經網路結構（GRBF）的區別

BP網路用於函數逼近時，權值的調節採用的是負梯度下降法，這種調節權值 的方法有它的局限性，既存在著收斂速度慢和局部極小等缺點。而徑向基神經網路在逼近能力、分類能力和學習速度等方面均優於BO網路。
從理論上講，RBF網路和BP網路一樣可近似任何的連續非線形函數，兩者的主要差別在於各使用不同的作用函數，BP網路中的隱層節點使用的是Sigmoid函數，其函數值在輸入空間中無限大的范圍內為非零值，而RBF網路的作用函數則是局部的。

E. 物聯網的體系結構有幾個層次分別是什麼

所以物聯網的體系結構可分為：

感知層、網路層和應用層三大層次。

1、感知層：

感知層是物聯網的底層，但它是實現物聯網全面感知的核心能力，主要解決生物世界和物理世界的數據獲取和連接問題。

2、網路層：

廣泛覆蓋的移動通信網路是實現物聯網的基礎設施，網路層主要解決感知層所獲得的長距離傳輸數據的問題。

它是物聯網的中間層，是物聯網三大層次中標准化程度最高、產業化能力最強、最成熟的部分。

3、應用層：

物聯網應用層是提供豐富的基於物聯網的應用，是物聯網和用戶（包括人、組織和其他系統）的介面。它與行業需求結合，實現物聯網的智能應用，也是物聯網發展的根本目標。

(5)兩層感知機包括以下哪個網路擴展閱讀：

感知層：

物聯網是各種感知技術的廣泛應用。物聯網上有大量的多種類型感測器，不同類別的感測器所捕獲的信息內容和信息格式不同，所以每個感測器都是唯一的一個信息源。

感測器獲得的數據具有實時性，按一定的頻率周期性地採集環境信息，不斷更新數據。

物聯網運用的射頻識別器、全球定位系統、紅外感應器等這些感測設備，它們的作用就像是人的五官，可以識別和獲取各類事物的數據信息。

通過這些感測設備，能讓任何沒有生命的物體都擬入化，讓物體也可以有「感受和知覺」，從而實現對物體的智能化控制。

通常，物聯網的感知層包括二氧化碳濃度感測器、溫濕度感測器、二維碼標簽、電子標簽、條形碼和讀寫器、攝像頭等感知終端。

感知層採集信息的來源，它的主要功能是識別物體、採集信息，其作用相當於人的五個功能器官。

網路層：

它由各種私有網路、互聯網、有線通信網、無線通信網、網路管理系統和雲計算平台等組成，相當於人的神經中樞和大腦，負責傳遞和處理感知層獲取的信息。

網路層的傳遞，主要通過網際網路和各種網路的結合，對接收到的各種感知信息進行傳送，並實現信息的交互共享和有效處理，關鍵在於為物聯網應用特徵進行優化和改進，形成協同感知的網路。

網路層的目的是實現兩個端系統之間的數據透明傳送。其具體功能包括定址、路由選擇，以及連接的建立、保持和終止等。它提供的服務使運輸層不需要了解網路中的數據傳輸和交換技術。

網路層的產生是物聯網發展的結果。在聯機系統和線路交換的環境中，通信技術實實在在地改變著人們的生活和工作方式。

感測器是物聯網的「感覺器官」，通信技術則是物聯網傳輸信息的「神經」，實現信息的可靠傳送。

通信技術，特別是無線通信技術的發展，為物聯網感知層所產生的數據提供了可靠的傳輸通道。因此，乙太網、移動網、無線網等各種相關通信技術的發展，為物聯網數據的信息傳輸提供了可靠的傳送保證。

物聯網網路層是三大層次結構中的第二次，物聯網要求網路層把感知層接收到的信息高效、安全地進行傳送。

應用層：

物聯網的行業特性主要體現在其應用領域內。目前綠色農業、工業監控、公共安全、城市管理、遠程醫療、智能家居、智能交通和環境監測等各個行業均有物聯網應用的嘗試，某些行業已經積累了一些成功的案例。

將物聯網開發技術與行業信息化需求相結合，實現廣泛智能化應用的解決方案，關鍵在於行業融合、信息資源的開發利用、低成本高質量的解決方案、信息安全的保障以及有效的商業模式的開發。

感知層收集到大量的、多樣化的數據，需要進行相應的處理才能作出智能的決策。海量的數據存儲與處理，需要更加先進的計算機技術。近些年，隨著不同計算技術的發展與融合所形成的雲計算技術，被認為是物聯網發展最強大的技術支持。

雲計算技術為物聯網海量數據的存儲提供了平台，其中的數據挖掘技術、資料庫技術的發展為海量數據的處理分析提供了可能。

物聯網應用層的標准體系主要包括應用層架構標准、軟體和演算法標准、雲計算技術標准、行業或公眾應用類標准以及相關安全體系標准。

應用層架構是面向對象的服務架構，包括SOA體系架構、業務流程之間的通信協議、面向上層業務應用的流程管理、元數據標准以及SOA安全架構標准。

雲計算技術標准重點包括開放雲計算介面、雲計算互操作、雲計算開放式虛擬化架構（資源管理與控制）、雲計算安全架構等。

軟體和演算法技術標准包括數據存儲、數據挖掘、海量智能信息處理和呈現等。安全標准重點有安全體系架構、安全協議、用戶和應用隱私保護、虛擬化和匿名化、面向服務的自適應安全技術標准等。

物聯網是新型信息系統的代名詞，它是三方面的組合：

一是「物」，即由感測器、射頻識別器以及各種執行機構實現的數字信息空間與實際事物關聯；

二是「網」，即利用互聯網將這些物和整個數字信息空間進行互聯，以方便廣泛的應用；

三是應用，即以採集和互聯作為基礎，深入、廣泛、自動化地採集大量信息，以實現更高智慧的應用和服務。

參考資料來源：網路-物聯網

F. 什麼是多層感知器，什麼是單層感知器

1.感知器

感知器（Perceptron），是神經網路中的一個概念，在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入。

2.單層感知器

單層感知器（Single Layer Perceptron）是最簡單的神經網路。它包含輸入層和輸出層，而輸入層和輸出層是直接相連的。

圖2.2就是一個多層感知器。

對於多層感知器的計算也是比較簡單易懂的。首先利用公式1計算每一個。

G. BP神經網路和感知器有什麼區別

1、發展背景不同：

感知器是Frank Rosenblatt在1957年所發明的一種人工神經網路，可以被視為一種最簡單形式的前饋式人工神經網路，是一種二元線性分類器。

而BP神經網路發展於20世紀80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分別獨立發現了誤差反向傳播演算法，簡稱BP，系統解決了多層神經網路隱含層連接權學習問題，並在數學上給出了完整推導。

2、結構不同：

BP網路是在輸入層與輸出層之間增加若干層(一層或多層)神經元，這些神經元稱為隱單元，它們與外界沒有直接的聯系，但其狀態的改變，則能影響輸入與輸出之間的關系，每一層可以有若干個節點。

感知器也被指為單層的人工神經網路，以區別於較復雜的多層感知器（Multilayer Perceptron）。 作為一種線性分類器，（單層）感知器可說是最簡單的前向人工神經網路形式。

3、演算法不同：

BP神經網路的計算過程由正向計算過程和反向計算過程組成。正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。感知器使用特徵向量來表示的前饋式人工神經網路，它是一種二元分類器，輸入直接經過權重關系轉換為輸出。

H. 人工神經網路，人工神經網路是什麼意思

一、 人工神經網路的概念
人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）簡稱神經網路(NN)，是基於生物學中神經網路的基本原理，在理解和抽象了人腦結構和外界刺激響應機制後，以網路拓撲知識為理論基礎，模擬人腦的神經系統對復雜信息的處理機制的一種數學模型。該模型以並行分布的處理能力、高容錯性、智能化和自學習等能力為特徵，將信息的加工和存儲結合在一起，以其獨特的知識表示方式和智能化的自適應學習能力，引起各學科領域的關注。它實際上是一個有大量簡單元件相互連接而成的復雜網路，具有高度的非線性，能夠進行復雜的邏輯操作和非線性關系實現的系統。
神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激活函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），神經網路就是通過這種方式來模擬人類的記憶。網路的輸出則取決於網路的結構、網路的連接方式、權重和激活函數。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。神經網路的構築理念是受到生物的神經網路運作啟發而產生的。人工神經網路則是把對生物神經網路的認識與數學統計模型相結合，藉助數學統計工具來實現。另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的方法，使神經網路能夠具備類似於人的決定能力和簡單的判斷能力，這種方法是對傳統邏輯學演算的進一步延伸。
人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網路處理單元的連接關系中。人工神經網路是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理，其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的信息處理功能，並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。
神經網路，是一種應用類似於大腦神經突觸連接結構進行信息處理的數學模型，它是在人類對自身大腦組織結合和思維機制的認識理解基礎之上模擬出來的，它是根植於神經科學、數學、思維科學、人工智慧、統計學、物理學、計算機科學以及工程科學的一門技術。
二、 人工神經網路的發展
神經網路的發展有悠久的歷史。其發展過程大致可以概括為如下4個階段。
1. 第一階段----啟蒙時期
(1)、M-P神經網路模型：20世紀40年代，人們就開始了對神經網路的研究。1943 年，美國心理學家麥克洛奇（Mcculloch）和數學家皮茲（Pitts）提出了M-P模型，此模型比較簡單，但是意義重大。在模型中，通過把神經元看作個功能邏輯器件來實現演算法，從此開創了神經網路模型的理論研究。
(2)、Hebb規則：1949 年，心理學家赫布（Hebb）出版了《The Organization of Behavior》（行為組織學），他在書中提出了突觸連接強度可變的假設。這個假設認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的連接強度隨之突觸前後神經元的活動而變化。這一假設發展成為後來神經網路中非常著名的Hebb規則。這一法則告訴人們，神經元之間突觸的聯系強度是可變的，這種可變性是學習和記憶的基礎。Hebb法則為構造有學習功能的神經網路模型奠定了基礎。
(3)、感知器模型：1957 年，羅森勃拉特（Rosenblatt）以M-P 模型為基礎，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有現代神經網路的基本原則，並且它的結構非常符合神經生理學。這是一個具有連續可調權值矢量的MP神經網路模型，經過訓練可以達到對一定的輸入矢量模式進行分類和識別的目的，它雖然比較簡單，卻是第一個真正意義上的神經網路。Rosenblatt 證明了兩層感知器能夠對輸入進行分類，他還提出了帶隱層處理元件的三層感知器這一重要的研究方向。Rosenblatt 的神經網路模型包含了一些現代神經計算機的基本原理，從而形成神經網路方法和技術的重大突破。
(4)、ADALINE網路模型： 1959年，美國著名工程師威德羅（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自適應線性元件(Adaptive linear element，簡稱Adaline)和Widrow-Hoff學習規則（又稱最小均方差演算法或稱δ規則）的神經網路訓練方法，並將其應用於實際工程，成為第一個用於解決實際問題的人工神經網路，促進了神經網路的研究應用和發展。ADALINE網路模型是一種連續取值的自適應線性神經元網路模型，可以用於自適應系統。
2. 第二階段----低潮時期
人工智慧的創始人之一Minsky和Papert對以感知器為代表的網路系統的功能及局限性從數學上做了深入研究，於1969年發表了轟動一時《Perceptrons》一書，指出簡單的線性感知器的功能是有限的，它無法解決線性不可分的兩類樣本的分類問題，如簡單的線性感知器不可能實現「異或」的邏輯關系等。這一論斷給當時人工神經元網路的研究帶來沉重的打擊。開始了神經網路發展史上長達10年的低潮期。
(1)、自組織神經網路SOM模型：1972年，芬蘭的KohonenT.教授，提出了自組織神經網路SOM(Self-Organizing feature map)。後來的神經網路主要是根據KohonenT.的工作來實現的。SOM網路是一類無導師學習網路，主要用於模式識別﹑語音識別及分類問題。它採用一種「勝者為王」的競爭學習演算法，與先前提出的感知器有很大的不同，同時它的學習訓練方式是無指導訓練，是一種自組織網路。這種學習訓練方式往往是在不知道有哪些分類類型存在時，用作提取分類信息的一種訓練。
(2)、自適應共振理論ART：1976年，美國Grossberg教授提出了著名的自適應共振理論ART(Adaptive Resonance Theory)，其學習過程具有自組織和自穩定的特徵。
3. 第三階段----復興時期
(1)、Hopfield模型：1982年，美國物理學家霍普菲爾德（Hopfield）提出了一種離散神經網路，即離散Hopfield網路，從而有力地推動了神經網路的研究。在網路中，它首次將李雅普諾夫（Lyapunov）函數引入其中，後來的研究學者也將Lyapunov函數稱為能量函數。證明了網路的穩定性。1984年，Hopfield 又提出了一種連續神經網路，將網路中神經元的激活函數由離散型改為連續型。1985 年，Hopfield和Tank利用Hopfield神經網路解決了著名的旅行推銷商問題（Travelling Salesman Problem）。Hopfield神經網路是一組非線性微分方程。Hopfield的模型不僅對人工神經網路信息存儲和提取功能進行了非線性數學概括，提出了動力方程和學習方程，還對網路演算法提供了重要公式和參數，使人工神經網路的構造和學習有了理論指導，在Hopfield模型的影響下，大量學者又激發起研究神經網路的熱情，積極投身於這一學術領域中。因為Hopfield 神經網路在眾多方面具有巨大潛力，所以人們對神經網路的研究十分地重視，更多的人開始了研究神經網路，極大地推動了神經網路的發展。
(2)、Boltzmann機模型：1983年，Kirkpatrick等人認識到模擬退火演算法可用於NP完全組合優化問題的求解，這種模擬高溫物體退火過程來找尋全局最優解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton與年輕學者Sejnowski等合作提出了大規模並行網路學習機，並明確提出隱單元的概念，這種學習機後來被稱為Boltzmann機。
Hinton和Sejnowsky利用統計物理學的感念和方法，首次提出的多層網路的學習演算法，稱為Boltzmann 機模型。
(3)、BP神經網路模型：1986年，儒默哈特（D.E.Ru melhart）等人在多層神經網路模型的基礎上，提出了多層神經網路權值修正的反向傳播學習演算法----BP演算法（Error Back-Propagation），解決了多層前向神經網路的學習問題，證明了多層神經網路具有很強的學習能力，它可以完成許多學習任務，解決許多實際問題。
(4)、並行分布處理理論：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主編的《Parallel Distributed Processing：Exploration in the Microstructures of Cognition》，該書中，他們建立了並行分布處理理論，主要致力於認知的微觀研究，同時對具有非線性連續轉移函數的多層前饋網路的誤差反向傳播演算法即BP演算法進行了詳盡的分析，解決了長期以來沒有權值調整有效演算法的難題。可以求解感知機所不能解決的問題，回答了《Perceptrons》一書中關於神經網路局限性的問題，從實踐上證實了人工神經網路有很強的運算能力。
(5)、細胞神經網路模型：1988年，Chua和Yang提出了細胞神經網路（CNN）模型，它是一個細胞自動機特性的大規模非線性計算機模擬系統。Kosko建立了雙向聯想存儲模型（BAM），它具有非監督學習能力。
(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初產生了很大的影響，他建立了一種神經網路系統理論。
(7)、1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互信息理論，從而點燃了基於NN的信息應用理論的光芒。
(8)、1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函數(Radialbasis function, RBF)提出分層網路的設計方法，從而將NN的設計與數值分析和線性適應濾波相掛鉤。
(9)、1991年，Haken把協同引入神經網路，在他的理論框架中，他認為，認知過程是自發的，並斷言模式識別過程即是模式形成過程。
(10)、1994年，廖曉昕關於細胞神經網路的數學理論與基礎的提出，帶來了這個領域新的進展。通過拓廣神經網路的激活函數類，給出了更一般的時滯細胞神經網路(DCNN)、Hopfield神經網路（HNN）、雙向聯想記憶網路（BAM）模型。
(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量機(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。
經過多年的發展，已有上百種的神經網路模型被提出。

I. CNN、RNN、DNN的內部網路結構有什麼區別

從廣義上來說，NN(或是更美的DNN)確實可以認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，所謂的深度神經網路DNN，往往融合了多種已知的結構，包括卷積層或是LSTM單元。但是就題主的意思來看，這里的DNN應該特指全連接的神經元結構，並不包含卷積單元或是時間上的關聯。
因此，題主一定要將DNN、CNN、RNN等進行對比，也未嘗不可。其實，如果我們順著神經網路技術發展的脈絡，就很容易弄清這幾種網路結構發明的初衷，和他們之間本質的區別。神經網路技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機(perceptron)，擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。
早期感知機的推動者是Rosenblatt。(扯一個不相關的：由於計算技術的落後，當時感知器傳輸函數是用線拉動變阻器改變電阻的方法機械實現的，腦補一下科學家們扯著密密麻麻的導線的樣子…)但是，Rosenblatt的單層感知機有一個嚴重得不能再嚴重的問題，即它對稍復雜一些的函數都無能為力(比如最為典型的「異或」操作)。
連異或都不能擬合，你還能指望這貨有什麼實際用途么。隨著數學的發展，這個缺點直到上世紀八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人(反正就是一票大牛)發明的多層感知機(multilayer perceptron)克服。多層感知機，顧名思義，就是有多個隱含層的感知機。