前言
在当今人工
智能时代，神经网络已成为机器学习领域不可或缺的一环。它们在图像识别、
自然语言处理等众多领域展现出强大能力，不断塑造着我们的生活。要掌握深度学习的精髓，就必须
深入了解神经网络背后的原理和概念。本文将带你
揭开神经网络的神秘面纱，全面了解深度学习的
基础知识。
感知器：神经网络的基石
神经网络的雏形可以追溯到1957年提出的感知器模型。感知器是一个二分类器，它可以将输入空间划分为两部分，并对输入做出“是”或“否”的预测。
虽然感知器在解决简单线性可分
问题上表现良好，但它无法处理更复杂、非线性的问题。
多层感知器：引入了非线性
为了解决感知器的
局限性，1986年提出了多层感知器（MLP）模型。MLP通过引入隐藏层，实现了数据的非线性变换，使其能够处理更复杂的问题。隐藏层中的神经元通过激活函数，将输入映射到新的特征空间，为模型提供了更丰富的表示能力。
深度学习的崛起
随着计算能力的不断提升和海量数据的可用，深度学习在21世纪初迎来了爆发式增长。深度学习模型通常由多个隐藏层组成，使它们能够提取数据的复杂特征并建立高度抽象的表示。这种分层结构使深度学习模型在处理图像、文本和音频等高维数据时表现出卓越的性能。
一个神经网络由称为神经元的节点组成，这些节点被层层叠加。每个神经元接受来自上一层神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行变换，然后将输出传递给下一层神经元。激活函数通常是非线性的，例如ReLU或sigmoid函数。
前馈神经网络和反向传播
在神经网络中，数据从输入层沿着网络向前传递，经过各层神经元的计算，最终
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