【深度学习】多层感知机与卷积神经网络解析

引言： 在人工智能的宏伟画卷中，深度学习如同一笔瑰丽而深邃的色彩，为这幅画增添了无限的生命力和潜能。作为支撑这一领域核心技术的基石，多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN）在模仿人类大脑处理信息的方式中扮演了重要角色，并在解决复杂计算机视觉问题上展现出了惊人的能力。本文将带领读者深入这两种网络结构的深层次机制，揭示其在当前科技革命中如何发挥着不可替代的作用。

第1部分：多层感知机的构架与原理

多层感知机简介

多层感知机（MLP）是深度学习的基础，它模仿了人脑神经元的工作方式，通过多层的非线性映射来处理复杂的数据模式。MLP包含一个输入层、至少一个隐藏层以及一个输出层。每一层由许多神经元组成，神经元之间通过加权连接相互影响。

在MLP中，每一个神经元接收来自上一层的输入，这些输入会被加权并汇总，然后通过一个激活函数以产生该神经元的输出。这一过程模拟了生物神经元接收电信号并传递信号的机制。神经元的加权输入和激活函数的选择共同决定了网络的复杂性和能力。

激活函数的重要性

激活函数在MLP中扮演着至关重要的角色，它们决定了一个神经元是否应该被激活，即传递信号到下一层。这些函数通常是非线性的，使得神经网络能够解决线性模型无法处理的问题。

• Sigmoid函数通常被用于二分类问题，它能够将输入映射到0和1之间的值，非常适合描述概率或进行二分类。

• 双曲正切（Tanh）函数 类似于Sigmoid函数，但输出范围在-1到1之间，提供了更强的负值时的梯度。

• 整流线性单元（ReLU）