作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
什么是深度神经网络？为什么需要它？如何理解它？我们都知道深度学习的好处在于可以解决复杂问题。但究竟是怎样一种计算模型实现的？对深度学习而言，特别是在卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN等层次上更是如此。因此，了解深度神经网络的内部工作原理对于加速理解并应用其技巧非常重要。本文将探讨一个关于深度神经网络的简单概述，首先回顾一下它的基本概念，然后展示一些最基本的可视化工具，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。随后，我将以简单代码示例展示如何从头构建一个具有两层的单隐层的多层感知器，并在TensorFlow中训练它。最后，我将展示一些我认为值得注意的网络结构属性，并探索在这些情况下使用不同可视化技术的影响。
总而言之，通过本文的学习，读者应该能够理解深度神经网络的基本原理，并且掌握可视化技术来帮助自己更好地理解和运用深度学习技术。
2.基本概念术语说明
深度学习（Deep Learning）
深度学习是机器学习的一种分支，它利用多层非线性函数逐渐抽象化输入数据，形成越来越抽象、越来越精细的特征表示。深度学习技术得到广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、医疗保健领域等多个领域。例如，在图像识别领域，深度学习技术能够识别、分类和检测图片中的各种对象和场景。
深度神经网络（Deep Neural Network）
深度神经网络由多层感知器组成&#x