24、图像分类中的神经网络技术全解析

图像分类中的神经网络技术全解析

1. 技术要求

要深入学习图像分类中的神经网络相关内容，需要满足以下技术要求：
- Dlib 库
- Shogun 库
- Shark - ML 库
- PyTorch 库
- 支持 C++17 的现代 C++ 编译器
- CMake 构建系统版本 >= 3.8

2. 神经网络概述

神经网络是由突触相互连接的神经元序列，其结构源于生物学。借助这种结构，计算机具备分析和记忆信息的能力。人工神经网络受生物学启发，由与生物神经元功能相似的元素组成，这些元素的组织方式与大脑解剖结构对应，展现出大脑固有的诸多特性，例如从经验中学习、将先前案例推广到新情况，以及从包含冗余信息的输入数据中识别重要特征。

3. 神经元工作机制

3.1 生物神经元

生物神经元由细胞体和与外界相连的突起组成。接收兴奋的突起称为树突，传递兴奋的突起称为轴突，每个神经元只有一个轴突。树突和轴突具有复杂的分支结构，轴突与树突的连接点称为突触。神经元的主要功能是将兴奋从树突传递到轴突，但来自不同树突的信号会影响轴突中的信号。当总兴奋超过一定限值时，神经元才会发出信号，限值在一定范围内变化。若信号未传递到轴突，神经元对兴奋无反应。神经元接收信号的强度（即激活可能性）很大程度上取决于突触活动，突触是信息传递的接触点，有一定长度，通过特殊化学物质传递信号。

3.2 人工神经元

人工神经元接收一组特定信号作为输入，每个输入信号是另一个神经元的输出。每个输入乘以相应的权重（相当于突触强度），然后将所有乘积相加，求和结果用于