14、深度学习基础入门

深度学习基础入门

1. 深度学习简介

深度学习是近年来机器学习领域中备受关注的概念，无论是学术界还是媒体都对其投入了大量的关注。神经网络以及深度学习的灵感来源于人类大脑（或其他有大脑的生物）的生物结构。

感知机（Perceptron）的设计受到生物神经元的启发。生物神经元接收多个输入信号（类似于树突接收信号），在细胞体中对这些输入进行组合和累积，最后通过轴突输出信号。感知机也有多个输入，每个输入有对应的权重，经过组合和处理后产生一个输出。

神经网络进一步拓展了这个概念，它将多个人工神经元连接成网络，信息在神经元之间传递（类似于生物神经元之间的突触连接）。每个神经元学习输入的不同函数，使得整个神经网络具有极其多样化的表示能力。

在过去的6 - 7年里，深度学习的 popularity 和应用呈指数级增长。虽然神经网络的基础可以追溯到20世纪60年代末，但AlexNet架构在2012年的Imagenet图像分类竞赛中，凭借一个5层卷积神经网络轻松获胜，引发了人们对深度学习的极大兴趣。从那以后，深度学习被应用于众多领域，并在大多数领域取得了最先进的性能。

本文的目的是向读者介绍深度学习。通过阅读本文，读者应该能够理解神经网络的基础知识以及如何训练它们。我们将从回顾感知机算法开始，它是神经网络的起源。然后介绍多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）分类器，这是前馈神经网络最简单的形式。接着讨论训练MLP的基本组件，包括前向传播和反向传播，并解释神经网络的整体训练过程。之后，我们将探索神经网络的基本架构组件，如激活函数、误差度量和优化方法。最后，我们将MLP的概念扩展到深度学习领域，介绍训练深度神经网络时的额外考虑因素，如计算