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要了解深度學習，首先必須了解“深度學習”的前身：神經網絡與神經元的概念。

關于神經網絡與深度學習的概念和區別，我在“機器學習（一）”那篇文章已經展現就不贅述了。

深度學習可以說是目前“人工智能浪潮”火熱的一個根本原因，就是因為它的興起，其中包括深度神經網絡、循環神經網絡和卷積神經網絡的突破，讓語音識別、自然語言處理和計算機視覺等基礎技術突破以前的瓶頸。而要了解深度學習，就必須首先了解“深度學習”的前身，神經網絡與神經元的概念。

一、神經元的構成

神經元可以說是深度學習中最基本的單位元素，幾乎所有深度學習的網絡都是由神經元通過不同的方式組合起來。

一個完整的神經元由兩部分構成，分別是“線性模型”與“激勵函數”。如果看過之前的文章，相信可以回憶起其中“線性回歸”和“激勵函數”的概念

1.線性模型

（1）構成

假設這個線性模型的函數：? y=wx+b（有木有很熟悉），其中x是一個1xn的向量矩陣，矩陣中的每個向量值即代表樣本一個特征的值，w為nx1的權重矩陣（對應向量的所占的比重），b為偏置項。

（2）工作流程

以判定一個蘋果的品質為例，我們假定y代表品質變量，x為1×3矩陣，w為3×1矩陣（偏置忽略為0的情況下），具體如下

x矩陣里的向量值“1、2、3”分別代表一個數據中提取出來的特征向量的值。

w矩陣里的“0.2、0.6、0.7”分別代表每個特征向量的權重取值大小。

這兩個矩陣相乘，最終會得到一個實數（涉及到數學矩陣運算，并非所有都會是實數哦~）

1X0.2+2X0.6+3X0.7=3.5

得到的3.5即我們擬合出來的一個蘋果的品質假定為y1，用這個值與已經標定好的真實品質y0做差，就可以得到一個數據的擬合值與真實值的誤差，當然真實的計算這可是海量數據計算

用到我第一章分享“線性回歸”中對全局性誤差函數的定義

通過這個函數來描述所有數據擬合值與真實值之間的關系，目的也是和機器學習一樣，最終是要找到一個符合要求的Loss與w,b之間的映射關系

以上單個神經元中“線性模型”的運算流程，本質和機器學習中的“線性回歸”過程是沒有區別的

2.激勵函數

（1）激勵函數的作用

激勵函數位于一個神經元線性模型之后，也有翻譯成激活函數。它的作用有兩個：

• 加入“非線性”因素
• 根據不同訓練目的的需要，進行數學函數映射

為什么要加入“非線性”因素，那是因為“現實世界”的數據不可能都是線性的，如果你強行用“線性模型”去擬合非線性數據，最后得到的結果肯定是“欠擬合”

怎么理解數學函數映射呢，在這里拿最常用的Sigmoid函數舉例

Sigmoid函數定義：

激勵函數之前的線性模型“y=wx+b”已經經過運算得到了一個實數（即前面的3.5）

可以作如下的推導

則激勵函數sigmoid變為

下圖為Sigmoid函數圖形，由圖像可以看出，最初的x經過“線性模型”映射為z（z理論上可以為任意大小的實數），而z經過激勵函數的再一次映射，最后的輸出必然為了【0，1】區間的實數，這就實現了一次數學函數的映射。

它可以實現一個簡單的概率分類判斷，假定“0”和“1”各代表一個概念，那么最后的輸出在區間【0，1】，更接近“1”，就代表它是更可能是“1”所代表的概念

（2）激勵函數的種類

激勵函數的種類實在很多，應用的場景也各不相同，比較常見的除了上面提到的Sigmoid函數外，還有多用于RNN（循環神經網絡）的Tanh函數，大部分用于CNN（卷積神經網絡）的ReLU函數，以及Linear函數等。

在這里就不一一列舉他們的公式和函數圖像了，總之每個激勵函數都有自己的“個性”（特性），根據不同的算法模型和應用場景，會搭配使用不同的激勵函數，當然最終的目的只有一個，就是讓算法模型收斂的越快，擬合的越好

二、神經網絡

1.神經網絡的構成

神經網絡，其實就是多個神經元橫向與縱向的堆疊，最為簡單和基礎的神經網絡可以用下圖來表示

通常分為以下三層：

輸入層：負責直接接受輸入的向量，通常情況下不對數據做處理，也不計入神經網絡的層數。

隱含層：是整個神經網絡最為重要的部分，它可以是一層，也可是N層，隱含層的每個神經元都會對數據進行處理。

輸出層：用來輸出整個網絡處理的值，這個值可能是一個分類向量值，也可能是一個類似線性回歸那樣產生的連續的值。

2.神經網絡工作流程

初步的理解，神經元就是通過圖中首尾相連的方式進行連接并實現數據傳遞，上一個神經元的輸出，會成為下一層神經元的輸入。對于一個x向量中的任意一個維度的分量，都會在整個神經網絡進行一層一層地處理。

神經網絡的厲害之處就在于，我們可以調節神經網絡的層數，網絡的拓撲結構以及神經元的參數，去改變對一個輸入向量x的不同數學維度上的處理方式，進而達成不同的訓練目的。這也是后來像DNN、RNN、CNN成為當下人工智能炙手可熱的一大原因。（其實DNN，但從結構上來說，可以簡單理解為層數的增加，進而帶來對特征的提取和抽象能力的增強）

當然，隨著網絡層數的增加，拓撲結構的復雜，隨之而來也會帶來整個神經網絡的副作用和難題，比如容易陷入局部最優解，梯度消失嚴重等問題。這也是后續需要探討和深化了解的東西。

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