探索神经网络的奥秘：结构、功能与应用
神经网络的研发灵感来源于模拟人类神经系统复杂的神经元连接模式。科学家们普遍认为，生物神经系统在信号传输和处理方面的高效性，为创造具备类似人类智能的机器提供了重要的参考方向。
正是基于这种理念，诞生了人工神经网络。它能够像人脑中的神经元集群一样处理并传递数据，从而大幅提升机器学习和智能响应的效能。本文将深入探讨神经网络的定义、工作机制、优势以及其他关键要素。
让我们开始探索吧！
什么是神经网络？
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神经网络，又称人工神经网络（ANN），是人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的核心组成部分。它的设计理念是使机器或计算机能够像生物大脑一样处理信息。这种网络拥有一套自适应系统，使其能够从先前的活动中学习并持续改进。
神经网络是机器学习的一个分支，其核心是基于深度学习算法开发的。“神经网络”的命名灵感来源于人脑中错综复杂的神经元网络以及神经元之间的通信方式。
神经网络通过使用训练数据作为输入来支持学习并增强自身能力。它不断从历史数据中学习并提高准确性，使其成为现代强大的工具。
神经网络的历史可以追溯到计算机时代的初期。最早的神经网络雏形是由沃伦·麦卡洛克设计的，他将其视为一种可以模拟人脑功能的电路系统。
1958年，弗兰克·罗森布拉特开发了第一个人工感知器。1982年，约翰·霍普菲尔德发表了一篇关于“递归神经网络”的论文。1988年，神经网络被广泛应用于蛋白质研究领域。
这项技术被用于预测蛋白质的三维结构。到1992年，一种用于识别3D物体的算法被开发出来。
如今，神经网络已经非常成熟。它们的应用领域非常广泛，从医疗、航空航天和国防到网络安全、市场营销和天气预报，几乎无处不在。
神经网络如何工作？
正如前面所提到的，神经网络的开发灵感来源于人脑的神经结构。人脑中的神经元构成了一个复杂且高度互联的网络，通过该网络，信号得以传递，信息得以处理。这正是神经网络所试图模仿的神经元运作方式。
神经网络的基本运作方式是通过网络内多个不同层次的神经元之间的相互连接。每个神经元都通过节点与其他神经元相连。
它从前一层接收输入，并向后一层发送输出。这个过程不断重复，直到最后一层做出决策或预测。
为了更好地理解神经网络的工作原理，我们可以深入了解数据在网络中传递和处理的机制。在基本结构中，通常存在三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层
神经网络的这一层负责从外部世界收集数据。在收集数据后，输入层还会对数据进行预处理，例如分析数据内容，并为数据添加类别以便更好地识别。然后，它将数据发送到下一层。
隐藏层
隐藏层接收来自输入层或其他隐藏层的数据。一个神经网络中可以存在多个隐藏层。每个隐藏层都负责分析来自前一层的输入，然后处理输入，再进一步传递。
输出层
来自最后一个隐藏层的数据最终到达输出层。该层显示了在神经网络前几层中发生的数据处理的最终结果。输出层可以根据输入的性质有一个或多个节点。例如，在处理二进制数据（1/0，是/否）时，通常会使用一个输出节点。然而，在处理多类别数据时，则会使用多个节点。
隐藏层本质上是由多个节点相互连接组成的深度学习网络。节点连接由一个称为“权重”的数字表示。权重代表一个节点影响另一个节点的程度。正值表示激发另一个节点的能力，而负值则表示抑制另一个节点的能力。
神经网络的类型
针对不同的用途和数据类型，会应用不同类型的神经网络。每种神经网络都具有独特的架构。以下是一些常见的神经网络类型：
#1. 前馈网络
在这种类型的神经网络中，存在多个相互连接的隐藏层和神经元。信息流向是单向的，只进行前向传播，不进行反向传播，因此得名“前馈”。多层结构有助于调整权重，从而实现学习过程。
#2. 感知机
感知机是最基本形式的神经网络，仅由一个神经元组成。神经元对输入应用激活函数以获得二进制输出。它本质上是将输入值和节点的权重相加，并将总和传递给激活函数以产生输出。这种网络中不存在隐藏层。
#3. 多层感知器
这种类型的神经网络允许前馈系统不支持的反向传播。它结合了多个隐藏层和激活函数，从而允许双向数据流。输入向前传播，而权重更新则向后传播。可以根据目标更改激活函数。
#4. 径向基网络
该类别的网络在输入层和输出层之间使用了一层径向基函数（RBF）神经元。这些神经元能够存储不同类别的训练数据，从而使用不同的方式进行预测。神经元将欧几里得距离与输入特征值的实际存储类别进行比较。
#5. 卷积网络
该神经网络包含多层卷积，可以从图像等输入中识别关键特征。前几层侧重于低级细节，而后续层则侧重于高级细节。该网络使用自定义矩阵或过滤器来创建特征图。
#6. 循环网络
当需要从给定的数据序列中进行预测时，通常会使用循环网络。它可以将上一次预测的时间延迟输入作为本次预测的输入。这些信息存储在RNN数据单元中，该数据单元作为预测的第二个输入。
#7. 短期记忆网络
在这种类型的神经网络中，使用了一个特殊的记忆单元来保存信息更长时间，从而克服梯度消失的问题。逻辑门被用来识别哪些输出需要使用或丢弃。这里使用的三个逻辑门是：输入门、输出门和遗忘门。
神经网络的优势
神经网络具有诸多优点：
- 由于其独特的结构，它可以处理复杂和非线性的真实世界数据，并且能够推广其学习以生成新的输出。
- 神经网络对输入数据没有限制。因此，它可以对异方差数据进行建模，从而揭示数据之间隐藏的关系。
- 神经网络可以将数据存储在整个网络中，并且能够处理不完整的数据。这可以创建数据冗余，并降低数据丢失的风险。
- 由于具有冗余连接，神经网络能够同时并行处理多个数据。这意味着神经网络可以帮助同时执行多个任务。
- 其调整数据处理的能力赋予了它强大的容错能力，使其能够通过训练不断提高性能。
- 由于网络使用分布式内存，因此可以有效防止数据损坏。
- 神经网络可以从过去的事件中学习，并以此为基础训练机器做出更明智的决策。
神经网络的应用
- 预测股市表现：多层感知器常用于预测股市表现，从而为股市波动做好准备。该系统会根据股票市场的利润率、年回报率和历史表现数据进行预测。
- 人脸识别：卷积网络被用于运行人脸识别系统，该系统将给定的人脸ID与数据库中的人脸ID列表进行匹配，以显示匹配结果。
- 研究社交媒体行为：多层感知器可用于研究人们在社交媒体上的行为，通过分析虚拟对话和社交媒体互动数据。这些数据可用于市场营销活动。
- 航空航天研究：时延网络可用于航空学的各个领域，例如模式识别、安全控制系统、高性能自动驾驶、飞机故障诊断和开发仿真系统。这有助于加强行业的安全保障措施。
- 国防规划：可以使用神经网络来分析和制定国防策略。该技术可用于预测防御风险、控制自动化设备以及识别潜在的巡逻点。
- 医疗保健：神经网络可用于创建更好的超声波、CT扫描和X射线成像技术。这也有助于更好地记录和跟踪患者数据。
- 身份验证：神经网络可用于识别手写模式。这有助于通过手写和签名验证系统来识别潜在的伪造证据。
- 天气预报：来自气象卫星的数据可用于动态建模，更准确地预测天气模式。这有助于建立自然灾害的早期预警系统，以便及时采取预防措施。
学习资源
#1. Udemy的深度学习AZ
Udemy的深度学习AZ课程将帮助您学习如何使用Python和创建深度学习算法。该课程时长为22小时33分钟。
课程将教授学生：
- 更好地理解人工智能、神经网络、自组织映射、玻尔兹曼机和自动编码器的概念。
- 如何将这些技术应用于现实世界的实践中。
课程价格为39.98美元。
#2. Udemy的数据科学
数据科学是一门关于深度学习和神经网络的优秀课程，它深入介绍了机器学习中使用的神经网络理论。本课程同样由Udemy提供，时长为12小时。
该课程将教授：
- 深度学习和神经网络的功能。
- 从头开始开发神经网络代码。
课程价格为35.13美元。
#3. Udemy的构建神经网络
Udemy课程“从头开始用Python构建神经网络”使学习者能够使用梯度下降和线性回归来开发深度学习和机器学习模型。该课程时长为3小时6分钟。
该课程将教授：
- 关于神经网络的基本功能，例如线性回归、反向传播和成本函数。
- 训练神经网络、对其进行分类、调整其学习率、规范化输入并优化其准确性。
课程价格为31.50美元。
#4. Coursera的神经网络和深度学习
神经网络和深度学习课程由Coursera提供。这是第一门专门研究深度学习并侧重于基础概念的课程，课程时长为25小时。
该课程将教授：
- 熟悉推动深度学习发展的重要技术趋势。
- 了解如何训练深度学习模型，并使用它们来开发全连接网络。
本课程免费提供。
#5. 构建高级深度学习和NLP
构建高级深度学习和NLP课程由Educative提供。完成该课程大约需要5个小时。
该课程将教授：
- 在实践编码环境中工作。
- 了解深度学习中的概念，并在与自然语言处理（NLP）和高级深度学习相关的项目中进行实践。
该课程的价格为每月9.09美元。
#6. 使用Python的神经网络项目
James Loy的这本书是一本关于如何使用Python和发现人工神经网络强大功能的终极指南。它将使您能够在Python中借助六个项目的帮助来学习和实现神经网络。完成这些项目将帮助您建立您的ML投资组合。
该课程将教授：
- LSTM和CNN等神经网络架构。
- 使用像Keras这样的流行库。
- 项目包括情感分析、人脸识别、对象检测等。
#7. 神经网络和深度学习
Charu C. Aggarwal的这本书涵盖了深度学习中的现代和经典模型。它将教您深度学习和神经网络的算法和理论，以便您可以将它们应用于多个应用场景。
它还涵盖了推荐系统、图像字幕和分类、文本分析、机器翻译、游戏等应用。
您将学习：
- 神经网络基础。
- 深度学习的基础知识。
- 高级神经网络主题，如GAN、神经图灵机等。
结论
神经网络本质上是人工智能的一部分，它以接近人类智能的方式支持学习。它们包括多个层次，每一层都有其独特的功能和输出。鉴于其准确性、数据处理能力、并行计算等优势，神经网络在多个领域的应用正在迅速兴起，以便进行预测和做出更明智的决策。
您还可以进一步探索卷积神经网络等更先进的神经网络模型。