4、深度神经网络入门：从基础到代码实现

深度神经网络入门：从基础到代码实现

1. 神经网络基础概述

神经网络的学习之旅从基础开始，首先我们需要了解神经网络的输入层、输出层以及隐藏层，这些层由节点构成，节点相互连接形成全连接神经网络。

1.1 输入层

神经网络的输入层接收数字形式的数据，所有输入数据都会转换为数字，如文本、语音、图片等。神经网络以向量、矩阵或张量的形式处理数字，它们分别对应不同维度的数组：
- 向量：一维数组，例如数字列表。
- 矩阵：二维数组，如黑白图像的像素。
- 张量：三维或更高维的数组，例如一组相同维度的矩阵。

以下是这些数组类型的简单示意图：
| 类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 标量 | 单个值 |
| 向量 | 一维值数组 |
| 矩阵 | 二维值数组 |
| 张量 | 三维或更多维值数组 |

在处理数据时，我们可能会遇到归一化或标准化的概念。标准化是将数字转换为以零为中心，标准差为 1 的分布。不过不用担心，像 scikit-learn 和 NumPy 这样的库提供了相应的函数来完成这些操作，无需手动设置参数。

NumPy 是一个非常流行的 Python 库，它解决了 Python 在处理大型数组时性能不佳的问题。它由 C 语言实现高性能的数组处理，再通过 Python 包装器供 Python 调用。NumPy 有很多有用的方法和属性，如 shape 属性可以查看数组的形状，where() 方法可以进行类似 SQL 的查询。

所有 Python 机器学习框架，如 TensorFlow 和 PyTo