4、人工智能时代的神经网络与图像生成技术解析

人工智能时代的神经网络与图像生成技术解析

1. 神经网络基础

神经网络的命名源于人类大脑中的神经元，但它与大脑神经元有着明显区别。在神经网络中，每个神经元接收输入，过滤特定“特征”，然后将激活值传递给下一层的神经元。后续的每一层都会计算出更高级别的特征，直到基于正确概率生成分类输出。

例如，当处理一张图像时，网络会逐层从左到右进行计算。每个隐藏单元计算其激活值，这些激活值随后成为输出单元的输入，输出单元再计算自己的激活值。输出单元的激活值可以被看作是网络对“看到”相应数字的置信度，置信度最高的数字类别就是网络的分类结果。

1.1 反向传播

深度学习依赖于“反向传播”（有时称为“backprop”）。这一过程允许神经网络反向操作，以纠正早期的预测错误。具体来说，预测错误的信息会通过神经网络的各层反向传播，从而重新校准和更新原始的“权重”，使系统能够“收敛”到更接近正确答案的结果，类似于逆向工程。

在深度学习中，通过增加隐藏层的数量可以改进这一过程。隐藏层的数量可以从四层到超过一千层不等，这也是“深度学习”中“深度”一词的由来。每一次对整个训练数据集进行完整的循环，重新校准权重的过程被称为一次“训练轮次”（epoch）。通常需要进行多次训练轮次，有时多达数千次。原则上，训练轮次越多，结果越好，但并不能绝对保证结果会持续改善。

1.2 卷积神经网络

卷积神经网络（ConvNets）在深度学习中越来越受欢迎，尤其适用于图像分类。“卷积”指的是每一层基于前一层进行的计算。这一过程极大地改进了图像分类的效率，使得ConvNets几乎成为了通用的图像分类方法。

ConvNets是基于人类