作者：许铁-巡洋舰科技
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人工神经网络的第一个里程碑是感知机perceptron， 这个名字其实有点误导， 因为它根本上是做决策的。 一个感知机其实是对神经元最基本概念的模拟 ，都未必有多少网络概念，他就是一个自动做决策的机器。
比如说你要决定今天出不出去看电影， 你要考虑3个因素， 一个是女朋友在不在， 一个是电影好不好看， 另一个是今天有没有工作， 这三个因素每个人的权重都不同，有的人看重女朋友， 有的人看重工作，所以权重就不等， 最后每个人根据自己的权重做出0或1，去或不去， to be or not to be的决策。那么你怎么做呢？ 你把三个要素按照它们需要的权重加和在一起， 在把这个分数送到一个叫sigmoid的门面前得到去或不去的决定， 工作原理如上图。
比单层感知机更复杂的多层感知机-或者我们常说的深度网络， 是进行数据处理和模式识别的利器。 深度神经网络之所以能够处理这些数据类型，主要是因为这些数据本身具有的复杂结构很适合被NN识别， 而人类不需要预先设计识别这些结构的函数而是任由网络学习， D-CNN 深度卷积网络能够同时看到一个图像从细节到抽象的结构，所以能够抓住一些我们人类都说不出的细节。
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