深度学习入门教程-1.1 神经网络是什么

到底什么是人工神经网络?

 

前面提到,人工神经网络是从大脑的理解中汲取灵感而形成的。在我们的大脑中,有数十亿个神经元,它们连接成了一个神经网络。

 

 

人工神经网络,结构也有些类似。许多个神经元(下图中的⚪)相连,构成了一个神经网络。

 

人类大脑神经元细胞接收来自外部多个强度不同的刺激,并在神经元细胞内进行处理,然后转化为一个输出,传导给下一个神经元。

 

 

人工神经元也类似,但是在处理的机制和工作原理和大脑神经元没什么关系。人工神经元输入的是数据,输出的还是数据。

 

 

上面的x是神经元的输入,w是每个输入对应的权重,然后经过人工神经元计算处理后,输出处理后的数据。

 

大脑的结构越简单,那么智商就越低。因此,单细胞生物是智商最低的了。人工神经网络也是一样的道理,网络结构越复杂就越强大,所以我们需要深度神经网络。这里的深度是指层数多,层数越多那么构造的神经网络就越复杂。

 

深度神经网络建好了,就可以开始训练了。训练深度神经网络的过程叫做深度学习,学习时我们需要不停地将训练数据输入到神经网络中,它内部就会不停的发生变化,这样就逐步具有了“智能”。

假如我们想让深度神经网络可以识别猫,就需要不停地将猫的图片输入到神经网络中。训练成功后,我们随意拿一张新的图片,它就可以判断是否是猫了。

 

 

这就像我们教小孩子认识猫一样,我们拿来一些花猫,告诉他这是猫,拿一些白猫,告诉他这也是猫,他脑子里就不停地学习猫的特征。然后,我们如果拿来一些黑猫,他就会告诉你这也是猫。

这就是深度学习网络学习的基本过程。是不是很容易理解呢!

 

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