作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
现代人工智能研究已经逐渐进入第四次时代。在第一次人类历史的时候，人们就已经开始制造智能机器了。在这么多年的时间里，人工智能领域的研究一直在不断地演变、发展。而在过去的五六十年里，由于硬件性能的限制，人工智能的发展速度放缓了，但是随着计算机的飞速发展，机器学习的理论研究也越来越深入、越来越成熟。机器学习的目的是通过数据的训练，使得机器具有某些特定的功能。而深度学习则是机器学习中的一个重要分支，它基于神经网络的结构，进行复杂的数据处理和分析，取得了显著的效果。因此，掌握深度学习的知识对于开发出具有高性能的机器学习模型、提升系统性能和实现智能化很有帮助。本教程将向您介绍深度学习中的基础知识——神经网络（Neural Network）。
2.什么是神经网络
神经网络（Neural Networks）是指由若干感知器（Perceptron）连接在一起组成的网络结构，这种结构模仿生物神经元互相作用的方式而产生输出。每一个感知器都是一个基本单位，接收输入信号，进行加权求和运算，然后送往下一层。最后一层的输出代表整个网络的输出。如图所示：
神经网络有很多不同的类型，如：
- 感知机(Perceptron): 是最简单的神经网络，它只有两层结构，输入层和输出层，中间没有隐含层。感知机只能进行二分类，且训练过程耗费时间长。
- 单隐层神经网络(SLNN): 只包含一个隐含层的神经网络，隐含层节点数量通常比输入层和输出层要少。SLNN可以做到任意分类，但是它的表达能力受限于隐含层的节点数量，容易发生过拟合。
- MLP: 多