1. 什么是神经网络
人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络,由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号,树突接收到输入信号,然后对信号进行处理,通过轴突输出信号。下图是生物神经元示意图:
当电信号通过树突进入到细胞核时,会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后,细胞就会被激活,通过轴突发出电信号。
2. 人工神经网络
那怎么构建人工神经网络中的神经元呢?
这个流程就像,来源不同树突(树突都会有不同的权重)的信息, 进行的加权计算, 输入到细胞中做加和,再通过激活函数输出细胞值。
接下来,我们使用多个神经元来构建神经网络,相邻层之间的神经元相互连接,并给每一个连接分配一个强度,如下图所示:
神经网络中信息只向一个方向移动,即从输入节点向前移动,通过隐藏节点,再向输出节点移动。其中的基本部分是:
- 输入层: 即输入 x 的那一层
- 输出层: 即输出 y 的那一层
- 隐藏层: 输入层和输出层之间都是隐藏层
特点是:
同一层的神经元之间没有连接。 第 N 层的每个神经元和第 N-1层 的所有神经元相连(这就是full connected的含义), 第N-1层神经元的输出就是第N层神经元的输入。每个连接都有一个权值。
3. 小节
本小节主要带着同学们了解下什么是神经网络。神经网络就是模拟人神经元的工作机理,并构造仿生的神经元来解决实际问题。一个简单的神经网络,包括输入层、隐藏层、输出层,其中隐藏层可以有很多层,每一层也可以包含数量众多的的神经元。