帮我重新润色下面这段文章：《巧合还是必然：深度学习中的数学原理》

我们发现，神经网络能够学习的本质是其中的非线性函数表达能力非常强。近年来，随着深度学习的兴起，非线性函数的复杂度也不断加深，从浅层网络的sigmoid和tanh函数，到ReLU、LeakyReLU、ELU等等更加复杂的激活函数，都是为了提高网络的表达能力和非线性拟合能力。

深度学习中最基本的模型就是多层感知机(MLP)。MLP最早由McCulloch和Pitts在1943年提出，它模拟了真实神经元的动作。然而，这种模型有一个很大的问题：当层数增加时，需要优化的参数数量会变得非常大，很难训练。此外，MLP的表达能力有限，无法表达某些复杂的函数关系。

为了解决这个问题，人们引入了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。CNN主要用于图像识别，而RNN则用于处理序列数据，例如语言模型和机器翻译。这些模型都有自己的特点和局限性，因此人们正在不断研究更加复杂和全面的深度学习模型。

总的来说，深度学习中充满了数学和理论，包括线性代数、微积分、概率论等等。不过，深度学习的真正魅力在于它能够自动学习复杂的特征和表示，从而实现更好的模型性能。未来，随着硬件和算法的不断升级，深度学习将会有更广阔的应用前景。
以下是润色后的文章：

深度学习的非线性函数表达能力非常强，这使得神经网络能够学习。随着深度学习的发展，人们提出了各种更加复杂的激活函数，如ReLU、LeakyReLU、ELU等。这些激活函数的出现可以提高网络的表达能力和非线性拟合能力。

多层感知机(MLP)是深度学习中最基本的模型。然而，随着网络层数的增加，需要优化的参数数量将变得非常庞大，这使得训练更加困难。除此之外，MLP的表达能力也会有所限制，其无法表达某些复杂的函数关系。

为了解决上述问题，人们引入了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。CNN主要用于图像识别，而RNN则用于处理序列数据，例如语言模型和机器翻译。然而，这些模型都具有其自身的特点和局限性。因此，人们正在不断研究更加复杂和全面的深度学习模型。

总的来说，深度学习涉及到多种数学和理论，如线性代数、微积分、概率论等。但深度学习的真正魅力在于其能够自动学习复杂的特征和表示。这一能力使得深度学习模型性能得到了大幅提升。随着硬件和算法的不断改进，深度学习未来的应用前景将会更加广阔。