神经网络（系统性学习一）：入门篇——简介、发展历程、应用领域、基本概念、超参数调优、网络类型分类

神经网络中常用的激活函数

神经网络简介

神经网络（Neural Networks）是受生物神经系统启发而设计的数学模型，用于模拟人类大脑处理信息的方式。它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些神经元通过连接进行信息传递。神经网络主要用于模式识别、分类、回归和生成等任务。

神经网络是一类算法，旨在通过模拟神经元之间的连接和权重来学习数据中的复杂模式。最简单的神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。每一层的节点通过加权连接传递信号，经过激活函数处理后，输出最终结果。通过训练，神经网络能够自适应调整这些连接的权重，以便做出准确的预测。

1950s-1960s：神经网络的基础理论最早由心理学家和数学家提出，感知机（Perceptron）模型是最早的神经网络模型之一，由Frank Rosenblatt于1958年提出。它被设计为一种二分类器，用来模拟大脑神经元的基本功能。
1970s-1980s：随着计算能力的提升，神经网络开始得到更多关注，但也面临着训练上的挑战。例如，神经网络的训练容易陷入局部最小值问题。在这一时期，反向传播算法被提出，极大地推动了神经网络的研究，特别是深度神经网络的发展。
1990s-2000s：神经网络在一些特定任务中取得了一定的应用进展，如语音识别和图像处理，但由于计算资源和数据量的限制，仍未成为主流技术。
2010s至今：随着深度学习的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度神经网络架构的突破，神经网络开始在图像识别、自然语言处理等领域取得显著成果。大量的数据、强大的计算资源以及算法的优化，使神经网络成为当今人工智能研究和应用的核心技术之一。

神经网络的应用已经深入各个领域，其中一些重要的应用包括：

图像识别：神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类、物体检测、人脸识别等任务中取得了显著成果。通过大量的标注图像数据，神经网络可以自动学习到图像的特征，实现高效且准确的图像处理。
自然语言处理：神经网络被广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成、情感分析等。循环神经网络（RNN）及其变种如长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型在处理序列数据（如文本）时具有优势。
推荐系统：神经网络可用于个性化推荐，通过学习用户的行为数据（例如浏览历史、购买记录等），预测用户的偏好并推荐相关的商品、视频或文章。神经网络可以捕捉到用户行为中的复杂模式，从而提高推荐系统的准确性。
自动驾驶：在自动驾驶汽车中，神经网络被用来处理来自各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）的数据，进行环境感知、路径规划、物体检测等任务。
医疗诊断：神经网络可用于分析医学影像（如X光、MRI等）进行疾病诊断、预测患者病情、推荐治疗方案等。
金融行业：神经网络广泛应用于股票市场预测、信用评估、风险管理等金融领域。