6、深度神经网络：原理、历史与应用

深度神经网络：原理、历史与应用

1. 深度神经网络概述

深度神经网络（DNNs）是机器学习中众多数学模型和算法家族之一，在学术界和工业界的广泛应用中都表现出色。特别是在金融领域，越来越多的研究表明，DNNs有潜力减轻第四部分中某些应用所带来的计算负担。

DNNs的灵活性是其显著特点之一，这种灵活性源于一系列可调整的超参数。然而，这也带来了超参数优化的问题，这在训练机器学习算法时可能是最大的障碍。尽管存在这些挑战，但当这些问题得到解决时，DNNs的影响可能是巨大的。近年来，DNNs已成功应用于各种领域，如数据压缩、图像和语音识别、电影推荐、填充缺失数据、异常检测、信用评分和医疗诊断等。

2. 深度神经网络的历史

• 起源 ：1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts定义了第一个神经网络模型，他们基于生物神经元使用电路创建了这个模型。1957年，Frank Rosenblatt给出了第一个人工神经网络的例子，即感知机（Perceptron），最初用于图像识别。
• 感知机的兴衰 ：感知机是一个二元分类器，起初看起来很有前途，但很快其局限性就显现出来。1969年，Marvin Minsky和Seymour Papert出版的《Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry》证明了感知机甚至无法学习基本函数，这导致了人工智能领域在20世纪70年代和80年代的部分时间陷入低谷。
• 复兴 ：直到20世纪90年代，随着