### 多层神经网络的概念 - 激活函数 - 网络架构 - 前馈神经网络与反向传播算法

### 激活函数 - 生物神经元的基础工作原理 - 人工神经元模型: 输入, 加权, 偏置与输出 - 激活函数的非线性映射 - 常见激活函数: Sigmoid, ReLU, Tanh

 #### Neuron

 #### Activition Functions

### 网络架构 - 单层网络结构与功能限制 - 隐藏层的概念 - 多层网络能解决的问题类型

### 前馈神经网络与反向传播算法 - 前馈神经网络的工作流程 - 误差计算与优化目标 - 误差的反向传播 - 学习率与优化算法

 #### Backpropatation Algorithm

### 多层神经网络的历史背景 - 早期的感知机模型 - XOR 问题和感知机的局限性 - 多层网络的理论基础: 从 Rosenblatt 到 Rumelhart

### 早期的感知机模型 - 感知机模型的提出与工作原理 - 单层网络的限制

### XOR 问题和感知机的局限性 - XOR 问题描述与对感知机的挑战 - 感知机无法解决 XOR 问题的数学解释 - 对多层神经网络研究的启示

### 多层网络的理论基础 - Frank Rosenblatt 的感知机与多层概念的初步 - David E. Rumelhart 对反向传播算法的贡献 - 多层网络研究的里程碑事件

### 反向传播算法的诞生 - 梯度下降法基础 - 反向传播算法

### 梯度下降法基础 - 梯度下降法的定义与数学原理 - $$ \theta\_\{next\} = \theta\_\{current\} - \eta \cdot \nabla\_\theta J(\theta) $$ - $ \theta $ 是参数, $ \eta $ 是学习率, $ J(\theta) $ 是损失函数 - $ \nabla_\theta J(\theta) $ 是损失函数相对于 $ \theta $ 的梯度 - 批量梯度下降与随机梯度下降 - 梯度消失与梯度爆炸问题

 #### Gradient Descent

### 反向传播算法 - 链式法则与复合函数的导数 - 反向传播算法的步骤与计算流程 - 算法的效率与实践中的应用

### 深度学习的崛起 - 从浅层学习到深度学习 - Hinton 等人的贡献 - ImageNet 挑战赛与深度学习的关键突破

### 从浅层学习到深度学习 - 深度学习与浅层学习的区别 - 深度学习能解决的新问题 - 关键技术与算法的进步

### Hinton等人的贡献 - Geoffrey Hinton 的影响力与贡献 - 深度信念网络与无监督预训练 - 开创性工作对后续研究的启发

### 深度学习的关键突破 - ImageNet 竞赛 - AlexNet 的胜利 - 深度学习在视觉识别领域的里程碑

### 卷积神经网络 (CNN) - CNN 的基本结构 - 从 LeNet 到 AlexNet - 在图像处理中的应用

 #### Convolutional Neural Network

 #### Convolutional Neural Network

 #### Convolutional Neural Network

### CNN的基本结构 - 卷积层, 池化层与全连接层的功能 - 特征提取与学习的过程 - 卷积神经网络的优势

### 从 LeNet 到 AlexNet - LeNet 的历史背景与结构 - AlexNet 的创新与影响 - CNN 发展的关键节点

### 在图像处理中的应用 - 图像分类与对象识别 - 图像分割与目标跟踪 - CNN 的广泛应用案例

### RNN 与LSTM - RNN 的基本概念 - LSTM 与 GRU 的诞生 - 在序列数据处理中的应用

### RNN 的基本概念 - RNN 的结构与工作原理 - 序列数据处理的挑战 - RNN 的局限性: 梯度消失与梯度爆炸

 #### Recurrent Neural Network

### LSTM 与 GRU 的诞生 - LSTM 的结构与解决问题的能力 - GRU 的简化版本与效率 - LSTM 与 GRU 在实际应用中的比较

 #### Long Short-Term Memory

 #### Gated Recurrent Unit

### 在序列数据处理中的应用 - 自然语言处理: 文本生成与情感分析 - 语音识别与机器翻译 - 时间序列预测与分析

### 深度学习的挑战 - 过拟合与正则化技术 - 神经网络的解释性问题

### 过拟合与正则化技术 - 过拟合的定义与表现 - 常见的正则化技术: Dropout, L1/L2 正则化 - 数据增强与早停技术

### 神经网络的解释性问题 - 深度学习模型的黑箱问题 - 解释性研究的意义与方法 - 可解释 AI 的前沿研究与挑战


### 2.2 多层神经网络的诞生与发展 - 激活函数的作用是什么? - 解释单层网络和多层网络在解决问题上的主要区别. - 反向传播算法在训练神经网络中扮演什么角色? - 描述梯度下降法的基本原理. - CNN 与 RNN 在结构上的主要区别是什么? - 为什么深度学习模型被认为是黑箱? ---- [ 2.1 机器学习的概念与原理](ita-2-1.html#/overview) [| 练习 |](ita-exec.html) [ 2.3 深度学习的原理与应用](ita-2-3.html#/overview)