目錄

引言：

第一部分：神經(jīng)元 - 生物的靈感

第二部分：人工神經(jīng)元 - 數(shù)學(xué)的力量

第三部分：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 層層堆疊

第四部分：訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 損失函數(shù)和反向傳播算法

結(jié)論：

引言：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受到生物神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)的人工智能模型，它重現(xiàn)了大腦中神經(jīng)元之間相互連接的方式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在諸多領(lǐng)域中取得了顯著成就，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等。這篇博客將為您解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造，讓您能夠理解這個(gè)令人著迷的領(lǐng)域的基本工作原理。

第一部分：神經(jīng)元 - 生物的靈感

在理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們首先需要了解神經(jīng)元，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建塊。神經(jīng)元是生物神經(jīng)系統(tǒng)的工作單位，也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感來(lái)源。

1.神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)：每個(gè)神經(jīng)元都由細(xì)胞體、樹(shù)突和軸突組成。細(xì)胞體包含核心部分，樹(shù)突接收來(lái)自其他神經(jīng)元的信號(hào)，而軸突將信號(hào)傳遞給其他神經(jīng)元。

2.信號(hào)傳遞：神經(jīng)元之間的通信是通過(guò)電化學(xué)信號(hào)完成的。當(dāng)信號(hào)通過(guò)樹(shù)突傳遞到細(xì)胞體時(shí)，如果達(dá)到一定閾值，神經(jīng)元就會(huì)觸發(fā)并將信號(hào)傳遞給下一個(gè)神經(jīng)元。

第二部分：人工神經(jīng)元 - 數(shù)學(xué)的力量

現(xiàn)在，讓我們將生物神經(jīng)元的概念轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，即人工神經(jīng)元。人工神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建塊，負(fù)責(zé)對(duì)輸入進(jìn)行處理和傳遞信號(hào)。輸入可以類(lèi)比為神經(jīng)元的樹(shù)突，而輸出可以類(lèi)比為神經(jīng)元的軸突，計(jì)算則可以類(lèi)比為細(xì)胞核。

輸入和權(quán)重：人工神經(jīng)元接收多個(gè)輸入，每個(gè)輸入都有一個(gè)相關(guān)聯(lián)的權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。這些權(quán)重決定了每個(gè)輸入對(duì)神經(jīng)元的影響程度。

激活函數(shù)：在人工神經(jīng)元中，激活函數(shù)決定了神經(jīng)元是否激活（發(fā)送信號(hào)）。常見(jiàn)的激活函數(shù)包括Sigmoid、ReLU和Tanh。

?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):是由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱(chēng)“神經(jīng)元”）和之間相互的聯(lián)接構(gòu)成。而由兩層神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稱(chēng)之為--“感知器”（Perceptron）,感知器只能線(xiàn)性劃分?jǐn)?shù)據(jù)。在輸入和權(quán)值的線(xiàn)性加權(quán)和疊加了一個(gè)函數(shù)g（激活函數(shù)），加權(quán)計(jì)算公式為：

g(W?*?x) =?z

第三部分：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 層層堆疊

現(xiàn)在我們可以將多個(gè)人工神經(jīng)元組合在一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)層組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層，也稱(chēng)為多層感知器。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要默認(rèn)增加偏置神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)），這些節(jié)點(diǎn)是默認(rèn)存在的。它本質(zhì)上是一個(gè)只含有存儲(chǔ)功能，且存儲(chǔ)值永遠(yuǎn)為1的單元。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)層次中，除了輸出層以外，都會(huì)含有這樣一個(gè)偏置單元。（如下圖）

輸入層：接收原始數(shù)據(jù)的輸入，例如圖像像素或文本單詞。

隱藏層：這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，包含多個(gè)層次的神經(jīng)元。隱藏層負(fù)責(zé)從輸入中學(xué)習(xí)特征并生成有用的表示。

輸出層：根據(jù)學(xué)到的特征生成最終的輸出，可以是分類(lèi)標(biāo)簽、數(shù)值或其他任務(wù)相關(guān)的結(jié)果。

如何設(shè)計(jì)：

輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)：與特征的維度匹配

輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)：與目標(biāo)的維度匹配。

中間層的節(jié)點(diǎn)數(shù)：目前業(yè)界沒(méi)有完善的理論來(lái)指導(dǎo)這個(gè)決策。一般是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)設(shè)置。較好的方法就是預(yù)先設(shè)定幾個(gè)可選值，通過(guò)切換這幾個(gè)值來(lái)看整個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果，選擇效果最好的值作為最終選擇。

注意事項(xiàng)：

1、設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，輸入層與輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)往往是固定的，中間層則可以自由指定；

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中的拓?fù)渑c箭頭代表著預(yù)測(cè)過(guò)程時(shí)數(shù)據(jù)的流向，跟訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)流有一定的區(qū)別；

3、結(jié)構(gòu)圖里的關(guān)鍵不是圓圈（代表“神經(jīng)元”），而是連接線(xiàn)（代表“神經(jīng)元”之間的連接）。每個(gè)連接線(xiàn)對(duì)應(yīng)一個(gè)不同的權(quán)重（其值稱(chēng)為權(quán)值），這是需要訓(xùn)練得到的。

第四部分：訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 損失函數(shù)和反向傳播算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵部分之一是訓(xùn)練過(guò)程。在訓(xùn)練中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較來(lái)調(diào)整權(quán)重，以使其能夠做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

1. 反向傳播算法：是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心算法。它通過(guò)計(jì)算誤差并反向傳播，以更新每個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差，從而減小預(yù)測(cè)誤差。具體過(guò)程如何實(shí)現(xiàn)，可以看我的這篇博客：（了解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：從原理到應(yīng)用-CSDN博客）

2. 損失函數(shù)：損失函數(shù)用于度量預(yù)測(cè)和實(shí)際值之間的差異。訓(xùn)練的目標(biāo)是最小化損失函數(shù)。具體過(guò)程如何實(shí)現(xiàn)，可以看我的這篇博客：（交叉熵?fù)p失函數(shù)）

結(jié)論：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，它們的構(gòu)造基于神經(jīng)元的靈感，并結(jié)合了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的原理。通過(guò)構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們能夠解決各種各樣的問(wèn)題，從圖像識(shí)別到自然語(yǔ)言處理。希望這篇博客能夠幫助您更好地理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造和工作原理。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-851932.html

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