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筆者會以最通俗的說法，用最基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)知識給大家講述一下什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

提到“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個詞，多數(shù)人會聯(lián)想到人工智能，這個當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里最火熱的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門既深奧又神秘，但也很牛掰，雖然部分人查了相關(guān)資料，可是仍然無法理解這門技術(shù)的原理和流程，所以，本文就產(chǎn)生了。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提及“神經(jīng)”一詞，是因為這門技術(shù)的工作原理和數(shù)據(jù)處理方式，與人的神經(jīng)元對信號的處理機制比較相似，這里有點生物仿生學(xué)的味道。科學(xué)家一直在試圖了解大自然其中的奧妙，從自然中汲取最有價值的信息，尋找靈感，但卻忽略人的本身智慧。其實，人才是最需要了解自己的。

這里提到了“生物仿生學(xué)”，它是在初中課本上提到的一門技術(shù)，這門技術(shù)既古老又年輕，可以這樣理解：

通俗的講，人類通過了解自然界生命或非生命體的結(jié)構(gòu)和功能工作原理，并經(jīng)過不斷的學(xué)習(xí)這些原理，來改進人類目前的技術(shù)，使生物學(xué)原理更加適用于人類的各項生產(chǎn)活動和生活

舉個簡單例子，菲爾普斯在奧運會時穿的鯊魚皮游泳衣。這種游泳衣結(jié)構(gòu)原理是仿鯊魚鱗片的構(gòu)造，鯊魚的鱗片具有鱗突結(jié)構(gòu)，在長度方向長有凹槽的鱗突，能夠改變水在其表面的流動方向。并且，鱗突還可以阻止漩渦或者是湍流旋渦的形成。所以，這種泳衣可以使運動員在比賽過程中，減少更多的阻力以增加游動速度。不過，國際泳聯(lián)已經(jīng)明確禁止這類產(chǎn)品參加比賽了，因為這也太bug了。

仿生學(xué)何其強大，人類在研究人體結(jié)構(gòu)時，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)錯綜復(fù)雜，人類通過神經(jīng)元的不斷學(xué)習(xí)，可以認(rèn)知各類事物，控制情緒，完善自我。當(dāng)然，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是仿照神經(jīng)元的工作原理而創(chuàng)造出的一門技術(shù)。

人們在日常生活中情緒，嗅覺，觸覺等等，都是通過多個神經(jīng)元處理，而得到最終信號反饋。信號從左樹突進入，經(jīng)過軸突傳到神經(jīng)末梢，然后在傳遞給其它神經(jīng)元。

單一的神經(jīng)元是無法判斷各類情緒，溫度的，需要大量的神經(jīng)元共同配合才能識別。也就是說，證明這個小明性別是男還是女，需要大量的神經(jīng)元認(rèn)同，并且通過神經(jīng)元不斷地學(xué)習(xí)，未來對男女的判斷是瞬時完成的。

所以說，人的大腦才是最牛掰的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)元為什么精確度那么高？

人類自打嬰兒時，就學(xué)會了認(rèn)知這個世界，通過生活經(jīng)歷不斷了解事物，辨識誰是萌貓，誰是小狗。多年的訓(xùn)練后，這種辨別的準(zhǔn)確度可以達(dá)到100%。萌貓和小狗自身具備很多特點，人類通過不斷的訓(xùn)練，記住了它們的特點，可以從視覺上進行區(qū)分，可以通過叫聲區(qū)分，可以通過重量，體積，觸感，味道區(qū)分。這些特點，強化了人對貓狗的記憶和辨識度，并最終得出準(zhǔn)確的答案。所以，以后只要通過幾個特點，就可以推導(dǎo)出正確的結(jié)論。

機器如何仿照神經(jīng)元工作？

所以科學(xué)家不甘寂寞了，他們做個假設(shè)：如果機器也可以像神經(jīng)元一樣進行工作，那豈不是可以創(chuàng)造一個不需要休息的機器大腦？事實證明，這個假設(shè)是成立的。

冷啟動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是個白癡，什么也不懂，IQ基本為0。這個時候，如果你想讓機器區(qū)分貓和狗，別妄想了！科學(xué)家仿照人類學(xué)習(xí)認(rèn)知事物的流程來讓機器去逐漸區(qū)分什么是貓和狗，從2個動物里，我們就告訴機器，哪個是貓，哪個是狗。這個過程就叫做，訓(xùn)練。

但是，當(dāng)你把一群動物讓機器去作區(qū)分時，機器懵逼了。不要慌，你要繼續(xù)告訴機器，貓狗的其他特征，不斷學(xué)習(xí)，不斷驗證。

機器如何識別特征？

對于機器來說，只能聽懂特定的字符。不好意思，他不懂漢語。如果僅僅告訴機器這是貓，這是狗，那是不夠的，需要把他們的所有特點轉(zhuǎn)化為機器的語言，特定的數(shù)字，也就是經(jīng)常說到的，特征提取。然后，機器再去存儲學(xué)習(xí)這些數(shù)字，加強記憶。從機器的工作流程可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的核心就是：計算、連接、評估、糾錯、無限訓(xùn)練。但，問題又來了，當(dāng)特征輸入機器后，如何處理呢？

當(dāng)然，這離不開數(shù)學(xué)。如果，把結(jié)論用數(shù)字1表示，把各個特征看成是x1，x2，x3…xn，這些特征通過某個權(quán)值（，所謂的激勵函數(shù)，這個權(quán)值可以是多個，暫且用a,b,c,d表示）的加成，成為了1，最終訓(xùn)練出結(jié)論。如果，有新的特征進入，加入公式即可。

列個表達(dá)式（圖來源網(wǎng)絡(luò)），初始時，最簡單的模型是這樣，x+y=1

當(dāng)有多個特征時，就會出現(xiàn)更為復(fù)雜的計算過程，

道理很簡單，通過輸入數(shù)據(jù)，調(diào)整激勵函數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得出結(jié)論。

圖中（來源網(wǎng)絡(luò)）圓圈代表神經(jīng)元，箭頭代表信號流轉(zhuǎn)方向

輸入層為特征，輸出層為結(jié)論，2者的神經(jīng)元是固定的，而隱藏層可以不斷調(diào)整。

計算流程重要的不是神經(jīng)元，而是數(shù)據(jù)流向，不同方向的數(shù)據(jù)會訓(xùn)練得到不同的權(quán)重，進而輸出不同的結(jié)論。

當(dāng)然，最終正確的結(jié)論只有一個。

結(jié)語

當(dāng)然，本文僅是淺講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，讓大家更通俗易懂。其實，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還分為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能細(xì)分為前饋神經(jīng)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些概念，你都不需要了解。作為產(chǎn)品經(jīng)理，關(guān)鍵點是在有預(yù)期目標(biāo)的情況下，如何找到數(shù)據(jù)源，用哪些關(guān)鍵數(shù)據(jù)能實現(xiàn)我們想要的結(jié)論。剩余的，就放心的交給研發(fā)哥哥吧！

#專欄作家#

凌蘇，微信號公眾號：產(chǎn)品毒思維，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。杭州西廠產(chǎn)品，電商領(lǐng)域小能手。

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