深度学习基础算法：从神经元感知器到多层神经网络

智能建造基础算法-第八章 深度学习是基于神经元感知器发展起来的一种复杂机器学习算法，是多层神经网络。经典的神经元感知器只能处理线性分类问题，功能有限。1986年，辛顿（Geoffrey Hinton）等将反向传播算法（BP算法）和Sigmoid函数引入多层神经网络中，有效解决了非线性分类和学习的问题。 深度学习模型的主要功能之一是分类（即识别）。多层神经网络的输入数据仍然是向量，例如在图片识别中输入的是由图片的像素数据组成的向量。多层神经网络的输出结果一般不再是1或-1这种二分类结果，而一般是几个分类的概率。 深度学习模型的架构主要包括前馈神经网络和卷积神经网络两种。前馈神经网络是每一层之间都是全连接的情况，而卷积神经网络一般不是每层之间都为全连接。前馈神经网络的构成本章以手写数字图片的识别为例介绍前馈神经网络（Feedforward Neural Networks,FNN）的架构、工作流程和学习流程。 神经元感知器只能处理线性分类问题，功能有限。为了解决非线性分类和学习的问题，辛顿等将反向传播算法（BP算法）和Sigmoid函数引入多层神经网络中。深度学习模型的主要功能之一是分类（即识别），例如在图片识别中，深度学习模型可以识别图片中的动物是“猫”还是“狗”。 深度学习模型的应用日益广泛，具体包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。深度学习模型的架构主要包括前馈神经网络和卷积神经网络两种。前馈神经网络是每一层之间都是全连接的情况，而卷积神经网络一般不是每层之间都为全连接。 深度学习模型的学习流程主要包括数据预处理、模型训练和模型评估三个步骤。在数据预处理中，需要对数据进行清洗、转换和 normalization 等处理。在模型训练中，需要选择合适的优化算法和损失函数，并对模型进行训练。在模型评估中，需要对模型的性能进行评估，以确定模型的泛化能力。 深度学习模型的优点是可以处理非线性分类问题，具有强大的学习能力和泛化能力。但是，深度学习模型也存在一些缺点，例如需要大量的计算资源和数据，且模型的可解释性较差。 深度学习模型是一种复杂机器学习算法，具有强大的学习能力和泛化能力。深度学习模型的架构主要包括前馈神经网络和卷积神经网络两种，应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。