Keras深度学习入门与实践

第1章　神经网络基础

人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型（更多信息请参考文章《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》，作者F. Rosenblatt，Psychological Review，vol. 65，pp. 386～408，1958）。感知机是一个可以实现简单操作的两层网络，并在20世纪60年代后期引入反向传播算法（backpropagation algorithm）后得到进一步扩展，用于高效的多层网络的训练（据以下文章《Backpropagation through Time: What It Does and How to Do It》，作者P. J. Werbos，Proceedings of the IEEE， vol. 78，pp. 1550～1560，1990；《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》，作者G. E. Hinton，S. Osindero，Y. W. Teh，Neural Computing，vol. 18，pp. 1527～1554，2006）。有些研究认为这些技术起源可以追溯到比通常引述的更早的时候（更多信息，请参考文章《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》，作者J. ...