21、人工神经网络：原理、结构与应用

人工神经网络：原理、结构与应用

1. 人工神经网络概述

人工神经网络（ANNs）是一种通用的学习器，可应用于几乎任何学习任务，包括分类、数值预测，甚至无监督模式识别。ANNs 常受到媒体的大肆报道，例如谷歌开发的“人工大脑”能识别 YouTube 上的猫视频。这种炒作可能并非因为 ANNs 有独特之处，而是因其与生物大脑相似，颇具吸引力。

ANNs 最适合处理输入和输出数据明确或相对简单，但输入与输出之间的关系极为复杂的问题，作为一种黑盒方法，它在这类黑盒问题上表现出色。

2. 从生物神经元到人工神经元

ANNs 是人类大脑活动的概念模型，因此了解生物神经元的功能有助于理解人工神经元。生物神经元通过树突接收传入信号，经生化过程对冲动进行加权。当细胞体积累的信号达到阈值时，神经元会通过轴突以电化学过程传递输出信号，在轴突末端，电信号又转化为化学信号，通过突触传递给相邻神经元。

单个人工神经元的模型与生物神经元类似。有向网络图表定义了树突接收的输入信号（x 变量）与输出信号（y 变量）之间的关系。每个树突的信号根据其重要性进行加权（w 值），输入信号由细胞体求和，并通过激活函数 f 传递。一个具有 n 个输入树突的典型人工神经元可以用以下公式表示：w 权重使 n 个输入（用 xi 表示）对输入信号总和的贡献大小不同，净总和由激活函数 f(x) 使用，结果信号 y(x) 就是输出轴突。

神经网络使用这样定义的神经元作为构建块来构建复杂的数据模型。神经网络有多种变体，可根据以下特征定义：
- 激活函数：将神经元的组合输入信号转换为单个输出信号，在网络中进一步传播。
- 网络拓扑（或架构）：描述模型中神经元的数量、层数