深度学习简介：前馈神经网络FFNN（又名多层感知器MLP）

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深度前馈神经网络(FFNN) -又名多层感知器(MLP)
# ~* w' e( c, d3 X, U6 B. j3 `1 q人工神经网络(ANN)由许多相互连接的神经元组成:
来自人工神经网络（ANN）的单个神经元
8 w; a) @/ V7 i- Y每个神经元接受一些浮点数(例如1.0、0.5、-1.0)，并将它们乘以一些称为权重的其他浮点数（例如0.7,0.6,1.4）（1.0 * 0.7 = 0.7,0.5 * 0.6 = 0.3， -1.0 * 1.4 = -1.4）。权重作为一种机制，用于关注或忽略某些输入。然后将加权输入(例如0.7 + 0.3 + -1.4 = -0.4)和偏差值(例如-0.4 + -0.1 = -0.5)相加。
根据神经元的激活函数(y = f(x))，将求和后的值(x)转换为输出值(y)。以下是一些常用的激活函数:
一些热门激活函数
例如-0.5→-0.05，如果我们使用Leaky ReLU激活函数：y = f(x) = f(-0.5) = max(0.1*-0.5， -0.5) = max(-0.05， -0.5) = -0.05
7 d  p6 {2 p3 g+ p! _! Q神经元的输出值（例如-0.05）通常是另一个神经元的输入。

神经元的输出值经常作为人工神经网络（ANN）中其他神经元的输入
Perceptron是最早的神经网络之一，仅由一个神经元组成
/ h0 J7 W- C6 L( T8 V最早的神经网络之一被称为感知器，它只有一个神经元。
感知器
感知器神经元的输出作为最终的预测。
& T% x6 W- Y( L' @* r( z5 O7 Z2 P9 e, {* u
% F  P9 N. a( H) |
, z( W1 Z$ E/ Q8 R3 v每个神经元都是一个线性二元分类器（例如输出值> = 0表示蓝色类，而输出值