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摘要
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNN）是人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，通過(guò)多層非線性變換
學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征表示。本文深入解析DNN的基本原理、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、訓(xùn)練算法以及從感知機(jī)到現(xiàn)代深度網(wǎng)
絡(luò)的發(fā)展歷程，幫助讀者全面理解這一重要技術(shù)。
關(guān)鍵詞： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DNN、多層感知機(jī)、反向傳播、深度學(xué)習(xí)
1. 引言
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由多個(gè)隱藏層組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)W習(xí)輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜非線性映射關(guān)系。自1950
年代感知機(jī)的提出以來(lái)，DNN經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單到復(fù)雜、從淺層到深層的發(fā)展歷程，成為現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)
的核心。
1.1 DNN的發(fā)展歷程
1950s: 感知機(jī)（Perceptron）的提出
1980s: 反向傳播算法的發(fā)明
2000s: 深度學(xué)習(xí)的復(fù)興
2010s至今: 深度網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用
2. DNN的基本概念
2.1 神經(jīng)元模型
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，模擬生物神經(jīng)元的功能,結(jié)構(gòu)如下
