2、探索人工神经网络：从基础到应用

探索人工神经网络：从基础到应用

1. 人工神经网络的重要性

近年来，人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）已经成为解决机器学习问题和构建人工智能代理的最先进技术。它不仅在学术界引起了广泛关注，也在工业界得到了广泛应用。神经网络的应用领域包括但不限于图像识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等。此外，神经网络还被认为有助于理解人类大脑如何从观察中发展出物理直觉。例如，研究表明，神经网络能够预测由木块组成的塔是否会倒塌，这表明神经网络的处理过程可能与人类的直觉推理有相似之处。

2. 神经网络的基础知识

尽管神经网络在许多领域取得了显著成就，但我们对其训练过程及它们为何能很好地泛化到未见过的数据上仍缺乏深刻的理解。训练神经网络需要一定的经验和技巧。以下是一些关键概念和基础知识，帮助我们更好地理解和应用神经网络。

2.1 神经网络的基本结构

神经网络的基本构建块是单个神经元。我们可以将一个神经元视为一个映射，它接受多个实数输入 (x_1, …, x_n)，并根据激活函数 (\sigma: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}) 提供输出 (\sigma(\sum_i w_i x_i + b))，其中权重 (w_i \in \mathbb{R}) 和偏置 (b \in \mathbb{R}) 是可调参数。神经元的输出有时也被称为激活，激活函数有多种可能的选择。

例如，考虑一个阶跃函数 (\sigma(z))，当 (z > 0) 时输出 1，当 (z \leq 0) 时输出 0。这样的神经元被称为感知器，由 Frank Rosenblatt 在195