1、深度学习基础：从神经网络到感知机

深度学习基础：从神经网络到感知机

1. 深度学习与人工智能、机器学习的区别

1.1 人工智能（AI）

人工智能是一个非常广泛的研究领域，在这个领域中，机器展现出如学习行为、与环境主动交互、推理和演绎、计算机视觉、语音识别、问题解决、知识表示、感知等认知能力。通俗来讲，人工智能指的是机器模仿人类通常表现出的智能行为的任何活动。它的灵感来源于计算机科学、数学和统计学等领域。

1.2 机器学习（ML）

机器学习是人工智能的一个子领域，专注于教会计算机如何在无需为特定任务进行编程的情况下学习。其核心思想是创建能够从数据中学习并进行预测的算法。机器学习主要分为以下三大类：
- 监督学习 ：机器会被提供输入数据和期望的输出，目标是从这些训练示例中学习，以便对新的、未见过的数据做出有意义的预测。
- 无监督学习 ：机器仅被提供输入数据，需要在没有外部监督的情况下自行找到一些有意义的结构。
- 强化学习 ：机器作为一个代理与环境进行交互，学习哪些行为会产生奖励。

1.3 深度学习（DL）

深度学习是机器学习方法的一个特定子集，它使用受人类大脑神经元结构启发的人工神经网络。“深度”一词通常指人工神经网络中存在多个层，但这个含义随着时间发生了变化。几年前，一个有10层的网络就可以被认为是深度网络，而如今，一个网络通常要有数百层才能被视为深度网络。

深度学习对机器学习产生了巨大的影响，相对较少的巧妙方法已成功应用于许多不同的领域，如图像、文本、视频、语音和视觉等，显著改