3、深度学习入门与TensorFlow初览

深度学习入门与TensorFlow初览

1. 深度学习基础架构

1.1 神经网络架构概述

神经网络的架构由节点的连接方式、层数（即输入和输出之间的节点层级）以及每层的神经元数量来定义。主要有以下几种常见架构：

1.1.1 多层感知机（Multilayer Perceptron）

多层感知机具有以下特点：
- 每个神经元与下一层的所有神经元相连。
- 同一层的神经元之间没有连接。
- 非相邻层的神经元之间没有连接。
- 层数和每层的神经元数量取决于要解决的问题。
- 输入层和输出层定义输入和输出，中间存在隐藏层，其复杂度决定了网络的不同行为。
- 神经元之间的连接由相邻层对的矩阵表示，每个矩阵包含相邻两层节点之间连接的权重。
- 前馈网络是层内无循环的网络。

1.1.2 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

DNNs 是面向深度学习的人工神经网络，适用于处理复杂数据。它与普通神经网络类似，但模型更复杂，包含大量神经元、隐藏层和连接。DNNs 并行工作，能处理大量数据，是复杂的统计系统，对错误有较好的免疫力。不过，有时难以理解其结果的原因，且没有生成最优神经网络的定理，网络的好坏很大程度取决于创建者对统计概念的熟悉程度和对预测变量的选择。训练 DNNs 需要适当调整权重，若数据和变量较多，训练时间会很长。

1.1.3 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）

CNNs 专为图像识别设计。学习时，将图像分割成紧凑的拓扑部分，每