标签：RNN 卷积 DNN 感知机 神经网络 图像 CNN 100

                                                                                                                           

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）

但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力（比如最为典型的“异或”操作）。连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□╰)o

随着数学的发展，这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）发明的多层感知机（multilayer perceptron）克服。多层感知机，顾名思义，就是有多个隐含层的感知机（废话……）。好好，我们看一下多层感知机的结构：

事实上，不论是那种网络，他们在实际应用中常常都混合着使用，比如CNN和在上层输出之前往往会接上全连接层，很难说某个网络到底属于哪个类别。不难想象随着深度学习热度的延续，更灵活的组合方式、更多的网络结构将被发展出来。尽管看起来千变万化，但研究者们的出发点肯定都是为了解决特定的问题。题主如果想进行这方面的研究，不妨仔细分析一下这些结构各自的特点以及它们达成目标的手段。

参考文献：

[1]  Bengio Y. Learning Deep

Architectures for AI[J]. Foundations & Trends® in Machine Learning, 2009,2(1):1-127.

[2]  Hinton G E, Salakhutdinov R R.Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 2006,313(5786):504-507.

[3]  He K, Zhang X, Ren S, Sun J. DeepResidual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385, 2015.

原文摘自：科言君

                                         

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来源： https://blog.csdn.net/qq_45357784/article/details/95055262

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