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在AI領域中，神經網絡是深度學習的地基，只有了解這個，我們才能繼續后續的學習。這篇文章，我們來了解下這個。

過去的兩周時間，我們用七篇文章學習了機器學習的常見算法，今天開始我們進入深度學習的介紹。

作為深度學習的第一篇文章，我們就來聊聊深度學習的基礎：神經網絡（Neural Networks），也叫人工神經網絡（Artificial Neural Networks，ANN）。

一、什么是神經網絡？

我們來舉個栗子，假如省里需要收集群眾的意見，需要村民把意見交給村長，村長整合之后再交給縣長，縣長整合后交給省長，大概流程如下圖所示：

把這個場景遷移到神經網絡上，每個村民的意見就是“特征”，每個中間層級（村長、縣長）對意見的整合就是該層級的“輸出”，最終層級（省長）收到的結果就是“最終輸出”。

神經網絡有三層結構，分別為輸入層、隱藏層和輸出層，如下圖所示：

隱藏層中，上一個隱藏層的輸出都是下一個隱藏層的輸入，每一層都在表達一種中間特征，目的是將特征做非線性高階變換。

我們看到，每層的節點都會和上下層級的所有節點進行溝通，我們把這種結構叫做全連接神經網絡模型。

二、神經網絡模型的結構

我們來看一下神經網絡結構圖：

圖中的元素有些雜亂，我們根據計算輸出的公式來逐一解釋一下，神經網絡第n+1的輸出公式為：

公式和圖中的各個元素解讀如下：

• 神經元：圖中的圓圈就是神經元，表示當前層級下計算節點的輸出，用a表示（x表示最初的輸入，h表示最終的輸出，本質上也都是a），我們把它類比為領導對收集的意見整合后的結果。
• 權重：圖中的連接線就是權重，表示信息的分量大小，用W表示，我們把它類比為不同員工意見的權重，比如核心員工的意見權重更大，需要著重考慮。
• 偏見：每個人在處理意見時，都可能會根據自己的理解增加主觀偏見的處理，叫做bias偏移，用b表示，比如有的村長會放大正面建議，有的村長會減少負面建議。
• 激活函數：激活函數用來對下層意見進行解讀和調整，把結果做非線性變化，以更好的擬合數據分布，再輸出到下一層，在公式中用?表示。比如領導除了收集下層意見之外，還會對意見做改進，吸取“精華”建議，去掉“糟粕”建議，再用自己的能力“升華”一下之后，才把結果輸出給上級領導。

三、神經網絡和深度學習的關系

我們來整理一下神經網絡和深度學習的概念：

• 神經網絡（Neural Networks）是一種模擬人腦神經網絡工作機制的計算模型，由大量的神經元（節點）按照一定的結構組織在一起，每個神經元與其他神經元相連，通過連接傳遞信息。
• 深度學習（Deep Learning）是神經網絡的一個分支，主要關注的是深度神經網絡。深度神經網絡是一種具有多個隱藏層的神經網絡，每個隱藏層都會對輸入數據進行一些變換，這些變換可以被看作是一種特征提取。

深度學習是神經網絡的一個重要發展方向，它利用了神經網絡的基本結構和原理，通過增加網絡的深度，提高了模型的表達能力和學習能力。

四、深度學習模型的目標

理解了神經網絡和深度學習的關系之后，我們就可以明確深度學習的目標：在給定一個任務的情況下，找到最優的權重（W）和偏見（bias），使得Loss（預測值和實際值的誤差）最低。

剛開始的時候，參數沒有優化，Loss誤差會比較大，神經網絡一般采用反向傳播（Back propagation），把Loss誤差從后向前傳遞，計算每一層參數的梯度，并使用隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等優化方法對參數進行優化，減小最后的誤差。

不斷重復這個過程，逐步優化參數，最終得到滿意的結果。

五、總結

本文介紹了神經網絡的基礎概念和結構，神經網絡是理解深度學習的基礎，非常重要，希望大家可以認真思考，好好理解一下。

下篇文章，我們會介紹在圖像處理中大放異彩的卷積神經網絡（CNN），敬請期待。