深度学习课程第二讲：传统神经网络解析

"第二讲 传统神经网络" 在深度学习领域，神经网络是核心基石之一，而"第二讲 传统神经网络"显然会涵盖早期的神经网络模型及其基本原理。传统神经网络，通常指的是那些在深度学习兴起之前就已经被研究和应用的网络结构，如感知机、多层前馈网络（MLP）以及反向传播算法等。 1. **感知机（Perceptron）**：是最早的神经网络模型之一，由Frank Rosenblatt在1957年提出。它是一个单层的线性分类器，通过调整权重来学习输入与输出之间的关系。感知机只能解决线性可分问题，对于非线性问题则无法处理。 2. **多层前馈网络（Multilayer Perceptron, MLP）**：是深度学习中最基础的神经网络架构，由多个隐藏层和一个输出层构成。每个神经元与其前一层的所有神经元相连，通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）实现非线性转换，从而能解决更复杂的非线性问题。 3. **反向传播算法（Backpropagation）**：是训练多层神经网络的关键算法。通过计算损失函数的梯度，反向传播误差并更新权重，以最小化预测输出与实际目标之间的差异。该算法使得训练深层网络成为可能，因为它有效地解决了梯度消失和梯度爆炸的问题。 4. **激活函数**：在神经网络中，激活函数引入了非线性，如Sigmoid函数用于二分类问题，它的输出在0到1之间；ReLU函数（Rectified Linear Unit）在处理大规模数据时表现出更好的性能，因为其计算更快，且不容易出现梯度消失问题。 5. **权重初始化**：在训练神经网络时，权重的初始值对网络的收敛速度和性能有显著影响。常见的初始化方法包括随机初始化、Xavier初始化和He初始化等。 6. **优化算法**：在反向传播过程中，我们需要一种优化策略来更新权重，如梯度下降、动量梯度下降、RMSProp、Adam等。这些优化算法旨在更有效地找到损失函数的最小值。 7. **正则化与防止过拟合**：为了防止神经网络在训练集上表现过于优秀而泛化能力差，我们常采用正则化技术，如L1和L2正则化，以及dropout等。 传统神经网络为现代深度学习的发展奠定了基础，虽然现在有许多更先进的网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，但理解传统的神经网络模型和其背后的理论仍然是深入学习的必修课。