資料內容：
摘要
深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNN）是人工智能領域的核心技術之一，通過多層非線性變換
學習復雜的特征表示。本文深入解析DNN的基本原理、網絡架構、訓練算法以及從感知機到現(xiàn)代深度網
絡的發(fā)展歷程，幫助讀者全面理解這一重要技術。
關鍵詞： 深度神經網絡、DNN、多層感知機、反向傳播、深度學習
1. 引言
深度神經網絡是一種由多個隱藏層組成的神經網絡，能夠學習輸入數據的復雜非線性映射關系。自1950
年代感知機的提出以來，DNN經歷了從簡單到復雜、從淺層到深層的發(fā)展歷程，成為現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)
的核心。
1.1 DNN的發(fā)展歷程
1950s: 感知機（Perceptron）的提出
1980s: 反向傳播算法的發(fā)明
2000s: 深度學習的復興
2010s至今: 深度網絡的廣泛應用
2. DNN的基本概念
2.1 神經元模型
神經元是神經網絡的基本單元，模擬生物神經元的功能,結構如下
