两层感知机包括以下哪个网络

A. bp神经网络，把它分为很多层，可以算深度学习嘛

不能算深度，而且多层单纯的bp神经网络会出现梯度扩散问题，深度网络不光是指层数增加，还添加了卷积层，降纬层等不同于一般隐藏层的神经元。

B. 神经网络的分类

网络分类人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络也称为多层感知机网络）和反馈型网络(也称为Hopfield网络）两大类，前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统，后者则是一类大规模的非线性动力学系统。它们的结构模型如图1、图2所示，图中圆圏代表神经元，其间的有向连线代表神经元突触。按照学习方式，人工神经网络又可分为有导师学习和无导师学习两类；按工作方式则可分为确定性和随机性两类；按时间特性还可分为连续型或离散型两类，等等。

C. 物联网的感知层包括哪些技术

包括二维码标签和识读器、rfid标签和读写器、摄像头、gps、传感器、m2m终端、传感器网关等，
感知层由基本的感应器件（例如rfid标签和读写器、各类传感器、摄像头、gps、二维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成）以及感应器组成的网络（例如rfid网络、传感器网络等）两大部分组成。该层的核心技术包括射频技术、新兴传感技术、无线网络组网技术、现场总线控制技术（fcs）等，涉及的核心产品包括传感器、电子标签、传感器节点、无线路由器、无线网关等。
一些感知层常见的关键技术如下：
l
传感器：传感器是物联网中获得信息的主要设备，它利用各种机制把被测量转换为电信号，然后由相应信号处理装置进行处理，并产生响应动作。常见的传感器包括温度、湿度、压力、光电传感器等。
2
rfid：rfid的全称为radio
frequency
identification，即射频识别，又称为电子标签。rfid是一种非接触式的自动识别技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份标示。
3
传感器网络：传感器网络是一种由传感器节点组成网络，其中每个传感器节点都具有传感器、微处理器、以及通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络，共同协作来感知和采集环境或物体的准确信息。而无线传感器网络（wireless
sensor
network，简称wsn），则是目前发展迅速，应用最广的传感器网络。
对于目前关注和应用较多的rfid网络来说，附着在设备上的rfid标签和用来识别rfid信息的扫描仪、感应器都属于物联网的感知层。在这一类物联网中被检测的信息就是rfid标签的内容，现在的电子（不停车），收费系统（electronic
toll
collection，etc）、超市仓储管理系统、飞机场的行李自动分类系统等都属于这一类结构的物联网应用。

D. 感知机、自适应线性网络、bp网络及hopfeild网络的主要区别。

感知机是最简单的神经网络，只有输入层和输出层。
hopfeild网络是 节点两两连接的网络。
BP网络和径向基神经网络结构都具有隐层；
BP网络和径向基神经网络结构（GRBF）的区别

BP网络用于函数逼近时，权值的调节采用的是负梯度下降法，这种调节权值 的方法有它的局限性，既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BO网络。
从理论上讲，RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数，两者的主要差别在于各使用不同的作用函数，BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数，其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值，而RBF网络的作用函数则是局部的。

E. 物联网的体系结构有几个层次分别是什么

所以物联网的体系结构可分为：

感知层、网络层和应用层三大层次。

1、感知层：

感知层是物联网的底层，但它是实现物联网全面感知的核心能力，主要解决生物世界和物理世界的数据获取和连接问题。

2、网络层：

广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，网络层主要解决感知层所获得的长距离传输数据的问题。

它是物联网的中间层，是物联网三大层次中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分。

3、应用层：

物联网应用层是提供丰富的基于物联网的应用，是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口。它与行业需求结合，实现物联网的智能应用，也是物联网发展的根本目标。

(5)两层感知机包括以下哪个网络扩展阅读：

感知层：

物联网是各种感知技术的广泛应用。物联网上有大量的多种类型传感器，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同，所以每个传感器都是唯一的一个信息源。

传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性地采集环境信息，不断更新数据。

物联网运用的射频识别器、全球定位系统、红外感应器等这些传感设备，它们的作用就像是人的五官，可以识别和获取各类事物的数据信息。

通过这些传感设备，能让任何没有生命的物体都拟入化，让物体也可以有“感受和知觉”，从而实现对物体的智能化控制。

通常，物联网的感知层包括二氧化碳浓度传感器、温湿度传感器、二维码标签、电子标签、条形码和读写器、摄像头等感知终端。

感知层采集信息的来源，它的主要功能是识别物体、采集信息，其作用相当于人的五个功能器官。

网络层：

它由各种私有网络、互联网、有线通信网、无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。

网络层的传递，主要通过因特网和各种网络的结合，对接收到的各种感知信息进行传送，并实现信息的交互共享和有效处理，关键在于为物联网应用特征进行优化和改进，形成协同感知的网络。

网络层的目的是实现两个端系统之间的数据透明传送。其具体功能包括寻址、路由选择，以及连接的建立、保持和终止等。它提供的服务使运输层不需要了解网络中的数据传输和交换技术。

网络层的产生是物联网发展的结果。在联机系统和线路交换的环境中，通信技术实实在在地改变着人们的生活和工作方式。

传感器是物联网的“感觉器官”，通信技术则是物联网传输信息的“神经”，实现信息的可靠传送。

通信技术，特别是无线通信技术的发展，为物联网感知层所产生的数据提供了可靠的传输通道。因此，以太网、移动网、无线网等各种相关通信技术的发展，为物联网数据的信息传输提供了可靠的传送保证。

物联网网络层是三大层次结构中的第二次，物联网要求网络层把感知层接收到的信息高效、安全地进行传送。

应用层：

物联网的行业特性主要体现在其应用领域内。目前绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等各个行业均有物联网应用的尝试，某些行业已经积累了一些成功的案例。

将物联网开发技术与行业信息化需求相结合，实现广泛智能化应用的解决方案，关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障以及有效的商业模式的开发。

感知层收集到大量的、多样化的数据，需要进行相应的处理才能作出智能的决策。海量的数据存储与处理，需要更加先进的计算机技术。近些年，随着不同计算技术的发展与融合所形成的云计算技术，被认为是物联网发展最强大的技术支持。

云计算技术为物联网海量数据的存储提供了平台，其中的数据挖掘技术、数据库技术的发展为海量数据的处理分析提供了可能。

物联网应用层的标准体系主要包括应用层架构标准、软件和算法标准、云计算技术标准、行业或公众应用类标准以及相关安全体系标准。

应用层架构是面向对象的服务架构，包括SOA体系架构、业务流程之间的通信协议、面向上层业务应用的流程管理、元数据标准以及SOA安全架构标准。

云计算技术标准重点包括开放云计算接口、云计算互操作、云计算开放式虚拟化架构（资源管理与控制）、云计算安全架构等。

软件和算法技术标准包括数据存储、数据挖掘、海量智能信息处理和呈现等。安全标准重点有安全体系架构、安全协议、用户和应用隐私保护、虚拟化和匿名化、面向服务的自适应安全技术标准等。

物联网是新型信息系统的代名词，它是三方面的组合：

一是“物”，即由传感器、射频识别器以及各种执行机构实现的数字信息空间与实际事物关联；

二是“网”，即利用互联网将这些物和整个数字信息空间进行互联，以方便广泛的应用；

三是应用，即以采集和互联作为基础，深入、广泛、自动化地采集大量信息，以实现更高智慧的应用和服务。

参考资料来源：网络-物联网

F. 什么是多层感知器，什么是单层感知器

1.感知器

感知器（Perceptron），是神经网络中的一个概念，在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入。

2.单层感知器

单层感知器（Single Layer Perceptron）是最简单的神经网络。它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。

图2.2就是一个多层感知器。

对于多层感知器的计算也是比较简单易懂的。首先利用公式1计算每一个。

G. BP神经网络和感知器有什么区别

1、发展背景不同：

感知器是Frank Rosenblatt在1957年所发明的一种人工神经网络，可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。

而BP神经网络发展于20世纪80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法，简称BP，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，并在数学上给出了完整推导。

2、结构不同：

BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。

感知器也被指为单层的人工神经网络，以区别于较复杂的多层感知器（Multilayer Perceptron）。 作为一种线性分类器，（单层）感知器可说是最简单的前向人工神经网络形式。

3、算法不同：

BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。感知器使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，输入直接经过权重关系转换为输出。

H. 人工神经网络，人工神经网络是什么意思

一、 人工神经网络的概念
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型，它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的，它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。
二、 人工神经网络的发展
神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。
1. 第一阶段----启蒙时期
(1)、M-P神经网络模型：20世纪40年代，人们就开始了对神经网络的研究。1943 年，美国心理学家麦克洛奇（Mcculloch）和数学家皮兹（Pitts）提出了M-P模型，此模型比较简单，但是意义重大。在模型中，通过把神经元看作个功能逻辑器件来实现算法，从此开创了神经网络模型的理论研究。
(2)、Hebb规则：1949 年，心理学家赫布（Hebb）出版了《The Organization of Behavior》（行为组织学），他在书中提出了突触连接强度可变的假设。这个假设认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的连接强度随之突触前后神经元的活动而变化。这一假设发展成为后来神经网络中非常着名的Hebb规则。这一法则告诉人们，神经元之间突触的联系强度是可变的，这种可变性是学习和记忆的基础。Hebb法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。
(3)、感知器模型：1957 年，罗森勃拉特（Rosenblatt）以M-P 模型为基础，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有现代神经网络的基本原则，并且它的结构非常符合神经生理学。这是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型，经过训练可以达到对一定的输入矢量模式进行分类和识别的目的，它虽然比较简单，却是第一个真正意义上的神经网络。Rosenblatt 证明了两层感知器能够对输入进行分类，他还提出了带隐层处理元件的三层感知器这一重要的研究方向。Rosenblatt 的神经网络模型包含了一些现代神经计算机的基本原理，从而形成神经网络方法和技术的重大突破。
(4)、ADALINE网络模型： 1959年，美国着名工程师威德罗（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自适应线性元件(Adaptive linear element，简称Adaline)和Widrow-Hoff学习规则（又称最小均方差算法或称δ规则）的神经网络训练方法，并将其应用于实际工程，成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络，促进了神经网络的研究应用和发展。ADALINE网络模型是一种连续取值的自适应线性神经元网络模型，可以用于自适应系统。
2. 第二阶段----低潮时期
人工智能的创始人之一Minsky和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究，于1969年发表了轰动一时《Perceptrons》一书，指出简单的线性感知器的功能是有限的，它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题，如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。这一论断给当时人工神经元网络的研究带来沉重的打击。开始了神经网络发展史上长达10年的低潮期。
(1)、自组织神经网络SOM模型：1972年，芬兰的KohonenT.教授，提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizing feature map)。后来的神经网络主要是根据KohonenT.的工作来实现的。SOM网络是一类无导师学习网络，主要用于模式识别﹑语音识别及分类问题。它采用一种“胜者为王”的竞争学习算法，与先前提出的感知器有很大的不同，同时它的学习训练方式是无指导训练，是一种自组织网络。这种学习训练方式往往是在不知道有哪些分类类型存在时，用作提取分类信息的一种训练。
(2)、自适应共振理论ART：1976年，美国Grossberg教授提出了着名的自适应共振理论ART(Adaptive Resonance Theory)，其学习过程具有自组织和自稳定的特征。
3. 第三阶段----复兴时期
(1)、Hopfield模型：1982年，美国物理学家霍普菲尔德（Hopfield）提出了一种离散神经网络，即离散Hopfield网络，从而有力地推动了神经网络的研究。在网络中，它首次将李雅普诺夫（Lyapunov）函数引入其中，后来的研究学者也将Lyapunov函数称为能量函数。证明了网络的稳定性。1984年，Hopfield 又提出了一种连续神经网络，将网络中神经元的激活函数由离散型改为连续型。1985 年，Hopfield和Tank利用Hopfield神经网络解决了着名的旅行推销商问题（Travelling Salesman Problem）。Hopfield神经网络是一组非线性微分方程。Hopfield的模型不仅对人工神经网络信息存储和提取功能进行了非线性数学概括，提出了动力方程和学习方程，还对网络算法提供了重要公式和参数，使人工神经网络的构造和学习有了理论指导，在Hopfield模型的影响下，大量学者又激发起研究神经网络的热情，积极投身于这一学术领域中。因为Hopfield 神经网络在众多方面具有巨大潜力，所以人们对神经网络的研究十分地重视，更多的人开始了研究神经网络，极大地推动了神经网络的发展。
(2)、Boltzmann机模型：1983年，Kirkpatrick等人认识到模拟退火算法可用于NP完全组合优化问题的求解，这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton与年轻学者Sejnowski等合作提出了大规模并行网络学习机，并明确提出隐单元的概念，这种学习机后来被称为Boltzmann机。
Hinton和Sejnowsky利用统计物理学的感念和方法，首次提出的多层网络的学习算法，称为Boltzmann 机模型。
(3)、BP神经网络模型：1986年，儒默哈特（D.E.Ru melhart）等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多层神经网络权值修正的反向传播学习算法----BP算法（Error Back-Propagation），解决了多层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
(4)、并行分布处理理论：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主编的《Parallel Distributed Processing：Exploration in the Microstructures of Cognition》，该书中，他们建立了并行分布处理理论，主要致力于认知的微观研究，同时对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法即BP算法进行了详尽的分析，解决了长期以来没有权值调整有效算法的难题。可以求解感知机所不能解决的问题，回答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的问题，从实践上证实了人工神经网络有很强的运算能力。
(5)、细胞神经网络模型：1988年，Chua和Yang提出了细胞神经网络（CNN）模型，它是一个细胞自动机特性的大规模非线性计算机仿真系统。Kosko建立了双向联想存储模型（BAM），它具有非监督学习能力。
(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初产生了很大的影响，他建立了一种神经网络系统理论。
(7)、1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。
(8)、1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasis function, RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。
(9)、1991年，Haken把协同引入神经网络，在他的理论框架中，他认为，认知过程是自发的，并断言模式识别过程即是模式形成过程。
(10)、1994年，廖晓昕关于细胞神经网络的数学理论与基础的提出，带来了这个领域新的进展。通过拓广神经网络的激活函数类，给出了更一般的时滞细胞神经网络(DCNN)、Hopfield神经网络（HNN）、双向联想记忆网络（BAM）模型。
(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。
经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。

I. CNN、RNN、DNN的内部网络结构有什么区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
因此，题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机(perceptron)，拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。
早期感知机的推动者是Rosenblatt。(扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…)但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的“异或”操作)。
连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么。随着数学的发展，这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人(反正就是一票大牛)发明的多层感知机(multilayer perceptron)克服。多层感知机，顾名思义，就是有多个隐含层的感知机。