作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
20世纪50年代末，基于输入-输出映射的感知机模型逐渐成为机器学习领域中的基础模型。然而，在实际应用中，我们发现该模型存在一些问题。因此，人们对其进行了改进。
随着互联网技术的兴起、计算能力的提升以及数据量的增加，深度学习（deep learning）模型越来越受欢迎。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），特别是通过卷积层来处理图像数据的神经网络模型，已经成为深度学习领域中的热门研究方向之一。
2012年，谷歌的经历带来了一个重要的变化——由多层感知器组成的神经网络结构被卷积层取代，得到了广泛应用。虽然卷积神经网络模型与传统的多层感知器模型相比，在许多方面有很大的优势，但它们还是有很大差距。
在本文中，我将从感知机模型入手，介绍其基本概念及相关术语，并详细阐述感知机模型如何解决回归问题。然后，我会介绍卷积神经网络模型，它主要基于卷积操作而不是全连接操作，能够有效地识别图像数据中的特征。最后，我会给出两个不同任务的样例代码，展示卷积神经网络模型的具体操作。
2. 感知机模型
感知机模型是一个二类分类模型，输入空间X上具有线性可分割特征空间F，每个点x属于标签-1或1，通过一个线性方程y=sign(w^Tx+b)来确定实例x的类别，其中w和b是权重参数和偏置参数。
感知机模型的假设空间为超平面集合H = {w^Tx + b = 0 | w ∈ R^n, b ∈ R}，即所有实例都可以用一个超平面划分成两类，而且这些超平面之间没