14、深度学习基础入门

深度学习基础入门

1. 引言

深度学习是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十分关注。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。

感知机的设计受到生物神经元的启发，它连接多个输入（类似于树突接收信号），将这些输入进行组合和累积（如同细胞体的功能），并产生一个类似轴突的输出信号。神经网络进一步拓展了这一概念，它将多个人工神经元连接成网络，神经元之间通过突触传递信息。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的表示能力。

在过去的6 - 7年里，深度学习的普及和应用呈指数级增长。尽管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。从那时起，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。读者在阅读完本文后，应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。接着引入多层感知机（MLP）分类器，它是前馈神经网络最简单的形式。之后讨论训练MLP的关键组件，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。然后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，将MLP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，如计算时间和正则化，并对常见的深度学习框架方法进行实际讨论。

2. 感知机算法详解

深度学习的最简单形式是感知机算法的演变，通过基于梯度的优化器进行训练。感知机算法是最早的监督学习算法之一，可追溯到20世纪5