9、神经网络与深度学习：原理、应用与实践

神经网络与深度学习：原理、应用与实践

1. 神经网络与深度学习概述

在大数据时代，神经网络和深度学习正逐渐成为热门话题。曾经，神经网络表现不佳，几乎走向没落，但随着Hinton和Salakhutdinov在2006年发表的开创性论文，神经网络以深度学习的新形式逐渐复兴。如今，像Facebook、Google和Netflix等高科技公司纷纷投入大量资金，使得这些技术在语音识别、图像识别、机器和自动化等领域取得了显著成果。

2. 神经网络基础

神经网络是一个广义的术语，这里主要关注使用反向传播进行训练的前馈网络。人工神经网络（ANNs）是受生物神经网络启发的统计学习模型，用于估计或逼近依赖大量输入且通常未知的函数。

ANNs的优点在于能够对输入特征和响应变量之间的高度复杂关系进行建模，尤其是在关系高度非线性的情况下。而且创建和评估模型无需底层假设，可用于定性和定量响应。然而，它也存在一些缺点，比如结果是黑箱，难以解释，且结果可能因初始随机输入的不同而不同，训练过程计算量大且耗时。

下面通过一个简单的神经网络示例来直观理解其工作原理：
- 输入层 ：由两个节点或神经元组成，标记为1的神经元代表常数（截距），X1代表定量变量。
- 权重 ：Ws代表权重，与输入节点值相乘，结果作为隐藏节点的输入。
- 隐藏层 ：以H1为例，将权重与输入值的乘积求和，截距输入值即为权重W1。
- 激活函数 ：对求和结果进行变换，将输入信号转换为输出信号。
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