9、深度学习入门：从人工神经元到卷积神经网络

深度学习入门：从人工神经元到卷积神经网络

1. 深度学习基础概述

深度学习是现代机器学习的重要领域，它涵盖了多种网络架构，能够处理复杂的结构化和非结构化数据，如视觉和语音数据。在深入了解具体的网络架构之前，我们先来认识一下深度学习的基本构建块——人工神经元。

1.1 人工神经元：深度学习的基石

人工神经元是模仿生物神经元的工作原理和结构而设计的。生物神经元与多个其他神经元和大脑部分相连，接收信号并基于这些输入及其内部处理生成输出，该输出可用于触发其他神经元或激活肌肉。

人工神经元的数学模型如下：
- 输入 ：输入值 (x_1, x_2, \ldots, x_n) 构成输入向量 (X = {x_1, x_2, \ldots, x_n})。这些输入可以直接代表原始数据，但为了有效工作，需要进行适当的缩放。在某些情况下，如果神经元是大型网络的一部分，可能需要对输入特征进行归一化处理。
- 权重 ：权重向量 (W = {w_1, w_2, \ldots, w_n}) 对输入进行加权。训练的目标是找到权重元素的最优值，以获得最佳输出，即最小化实际值和预测值之间的误差或损失。
- 偏置 ：神经元还可以有一个偏置 (b)，它是一个实数。
- 激活函数 ：神经元内部的处理通过激活函数完成。激活函数的输入 (Z = w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots + w_nx_n + b = W^TX + b)，输出 (\hat{y} = \text{Activation}(Z))。