文献综述
文 献 综 述开发背景手绘图像是一种常见的图像形式，但限于绘画者水平或者时间因素，难以绘制出美观精致的手绘图像。
在电脑上，尤其是在缺乏绘画设备和软件的情况下，只通过鼠标或者触屏操作设备来手绘图案难度会更大。
而通过基于人工智能的自动绘画技术，可以通过学习操作者所提供的的绘画素材，根据已经绘制出的少部分图案，短时间内绘制出相应风格的完整美观的图像。
也可以对手绘初学者提供参考。
ANN（Artificial Neural Network，人工神经网络）作为DL（Deep Learning，深度学习）算法的基础，是过去十年中人工智能领域最具影响力的技术之一，已成为计算机科学研究方向的前沿热点。
ANN的历史最早可追溯到上世纪40年代，随着其理论的不断完善和计算机算力的提升，到目前为止共经历了三次发展热潮。
早在1943年，著名心理学家Mc Culloch和数学家Pitts就受到生物体神经元的启发建立了M-P神经元模型，从此奠定了ANN大厦的基石。
1958年，Rosenblatt提出了感知器算法，能够对输入的多维数据进行分类，并实现了用梯度下降法更新网络权值，该算法被证明能够收敛后，从而开始了ANN的第一次研究热潮。
1986年，被誉为深度学习之父的Hinton提出了适用于多层感知器的BP（Back Propagation，反向传播）算法，采用Sigmoid非线性激活函数进行映射，有效解决了非线性数据的学习和分类问题，开始了人工神经网络发展的第二次热潮。
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