30、深入理解神经网络

深入理解神经网络

1. 神经网络过程概述

神经网络本质上是一种过滤器。你将数据从顶部输入，数据会在你创建的各个层中渗透，最终在底部输出结果。区分不同神经网络的因素，就如同你挑选过滤器时所关注的要点。

• 算法选择 ：所选算法决定了神经网络的过滤类型。比如，若你想去除水中的铅，同时保留钙和其他有益矿物质，就需要选择合适的过滤器。
• 权重与偏置 ：在神经网络里，权重和偏置就像是过滤器的控制装置。你可以对其进行调整，以优化过滤效果。由于神经网络模拟了大脑中的电信号，当信号达到由激活函数设定的阈值时，就会被允许通过。
• 优化器的作用 ：你可以监控过滤器的运行情况，但为了确保输出稳定，通常会借助自动化手段，这就是优化器的用武之地。通过优化神经网络的输出，你无需手动频繁调整，就能得到所需结果。
• 学习率的调整 ：要让过滤器以合适的速度和容量工作，才能正确完成任务。向过滤器中过快地倒入水或其他物质，会导致溢出；倒入过慢，则可能造成堵塞或运行不稳定。调整神经网络优化器的学习率，就如同调节过滤器的倒入速度，能确保神经网络输出符合预期。

虽然神经网络看似复杂，其背后的数学原理也让人望而生畏，但只要将其拆解为易于理解的部分，并从正确的角度去看待，普通人也能掌握其精髓。

2. 定义基本架构

神经网络由众多计算单元（神经元）组成，这些神经元按层次排列。每个神经元接收前一层神经元的输入，并将输出传递给下一层，直至整个网络满足特