研究人员对0岁-18岁的人脸的成长变化进行模拟建模，采用深度神经网络算法来学习这些人脸在成长过程中的复杂变化。经过成千上万次的模型训练，终于训练出了一个可以进行跨年龄人脸识别的深度神经网络模型。根据腾

神经网络的计算过程神经网络结构如下图所示，最左边的是输入层，最右边的是输出层，中间是多个隐含层，隐含层和输出层的每个神经节点，都是由上一层节点乘以其权重累加得到，标上“+1”的圆圈为截距项b，对输入层

神经网络是一种模拟人脑结构的算法模型。其原理就在于将信息分布式存储和并行协同处理。虽然每个单元的功能非常简单，但大量单元构成的网络系统就能实现非常复杂的数据计算，并且还是一个高度复杂的非线性动力学习系