10、神经网络入门：学习、训练与算法解析

神经网络入门：学习、训练与算法解析

1. 神经网络系统的构成

神经网络并非孤立存在，无论是生物神经网络还是人工神经网络，都需要与外界进行交互，从而构成完整的系统。

以生物神经网络为例，我们的大脑通过各种感觉器官，如眼睛、皮肤、鼻子等，接收来自外界和自身身体的信号。这些感觉器官中的感觉元素将信号编码成大脑能够理解的形式，然后传递给大脑这个庞大的神经网络。而大脑产生的输出信号，需要通过肌肉等执行器来解读并作用于外界。没有感觉器官，大脑就如同处于黑暗中，无法获取外界信息；没有肌肉，大脑的思考也无法对世界产生影响。

人工神经网络同样需要传感器和执行器。传感器可以是相机，它将输出信号以神经网络能够理解的方式进行封装，例如将感觉信号表示为向量。执行器可以是电机，它能将神经网络的输出向量转换为控制实际电机的电信号。传感器将感觉信号发送给神经网络，神经网络再将输出信号发送给执行器，这三者共同构成了完整的神经网络系统。

2. 学习与训练的区别

在讨论神经网络时，“学习”和“训练”这两个术语常被混淆，但它们有着本质的区别。

学习是指个体通过研究数据，运用逻辑和自我解释得出结论，从而改变自己的推理方式、拓扑结构和突触权重。这种改变是自我发起和自我施加的，就像我们在学习新知识时，通过自己的思考和研究得出新的结论，我们的本质并没有改变，只是逻辑和认知发生了自我调整。

而训练则是通过外部算法改变神经网络的权重和拓扑结构。以反向传播（BP）学习算法为例，在该算法中，我们有一组输入和期望输出的元组。输入是我们提供给神经网络系统的向量，输出是我们希望神经网络系统产生的结果。算法通过梯度下降法，根据神经网络的实际输出与期望输出之间的