31、深度学习基础：神经网络全面解析

深度学习基础：神经网络全面解析

1. 引言

深度学习算法的核心在于构建相互连接的计算单元网络。这个网络的基本组成部分是人工神经元，它的设计灵感源自人类神经元，后者构成了我们的大脑和中枢神经系统，在很大程度上决定了我们的认知能力。接下来，我们将深入探讨人工神经元的结构、如何将它们组织成网络，以及如何配置这些神经元的输出以获得最有用的结果。

2. 真实神经元

2.1 神经元的生物学特性

在生物学中，神经元是分布在人体各处的复杂细胞。它们结构和行为相似，但功能各异。神经元是高度复杂的生物单位，综合运用化学、物理、电学等多种方式进行信息处理和相互通信。

2.2 神经元的信息处理机制

• 信息以神经递质的形式到达神经元，这些化学物质会暂时附着在神经元的受体位点上。
• 附着在受体位点上的化学物质会引发电信号传入神经元体内。这些电信号有正有负。
• 在短时间内到达神经元体的所有电信号会被相加，然后与一个阈值进行比较。
• 如果总和超过阈值，新的信号会沿着轴突传递到神经元的其他部分，促使特定数量的神经递质释放到周围环境中。这些分子随后会与其他神经元结合，重复上述过程。

2.3 神经元连接与认知

神经元之间的连接模式对于认知和个体身份的形成至关重要。个体神经元连接的图谱被称为连接组，它就像指纹或虹膜图案一样独一无二。尽管真实神经元及其周围环境极其复杂，但这种基本的信息处理机制却具有一种简洁的美感。

3. 人工神经元

3.1 人工神经元与真实神经元的关系