深度学习三部曲-神经网络简介

多层神经网络是深度学习的基石，包含一个输入层、一个输出层和至少一个隐藏层的人工神经网络，通过多层结构和非线性激活函数来学习数据的层次化特征，利用反向传播和梯度下降算法来自动调整数百万甚至数十亿的参数，从而实现对复杂函数的逼近，解决各种人工智能任务。从简单的 MLP 到强大的 CNN 和 Transformer，它们都是这一核心思想在不同领域的延伸和进化。