神经网络：从失宠到复兴的崛起之路

一.发展与工作原理:

1.发展历史：

• 始于20世纪51年代 失宠
• 在20世纪80年代和90年代初（手写数字识别、读取邮政编码分拣邮件和读取手写美元支票）
• 1990年代后期，失宠
• 2005年 兴起
  • 从语言识别——>图像识别——>自然语言处理等

2.工作原理：

• 输入一个数据集，交由神经元处理，从而输出

(1)需求预测：

确定T恤是否为畅销品，如图所示，收集了不同价格下销售的不同T恤的数据，横轴表示价格，纵轴判断是否为最热销，假设使用逻辑回归进行拟合，则设该a=f（x），a就是神经网络里面的激活函数，我们将激活函数假设成一个神经元，只要输入价格就对应输出是否为热销品；

若使用四个特征去查看T恤是否为热销品，实际上取决于（价格实惠、买家认知度、质量），所以创建人工神经元来估计T恤的概率：

如图所示中，创建神经元x为输入，中间可以有多个神经元组成每一层隐藏层。

(2)图像识别：

输入一张图片，如图所示图片在计算机中实际是1000*1000的网格，也称为像素强度值1000*1000的矩阵（其中像素强度值/