32、神经网络：原理、结构与应用解析

神经网络：原理、结构与应用解析

1. 神经网络基础与组织

单个的人工神经元能力有限，它接收一组数值输入，对其进行加权求和，再通过一个小函数处理，仅能识别一条分割数据团的直线。然而，当把数千个这样的小单元组合成层，并运用巧妙的方法进行训练时，它们就能共同实现语音识别、照片人脸识别，甚至在逻辑和技能游戏中击败人类。

神经网络组织的关键在于合理安排层结构，最常见的网络结构是前馈网络，即数据单向流动，早期神经元将值传递给后续神经元。设计深度学习系统的艺术在于选择合适的层序列和超参数来构建基本架构。

2. 神经网络图

通常用图来表示神经网络，图由节点（通常是神经元）和边（箭头）组成，信息沿边从一个节点流向另一个节点。这种信息单向流动的图被称为有向图。常见的规则是神经网络中没有循环，即数据从一个节点流出后不会再回到该节点，这种图被称为有向无环图（DAG）。

DAG 在机器学习等领域很受欢迎，因为它比有循环的任意图更容易理解、分析和设计，能避免反馈问题。而数据从输入到输出单向流动的图或网络称为前馈网络，训练神经网络时会有将箭头暂时反转，让特定信息从输出节点传回输入节点的过程，一般称为反向传播算法。

在解释神经网络图时，要进行一些常规假设。数据在图中的流动不像水在管道中连续流动，而是像短信一样一块一块地到达。并且，即使图中边未明确标注箭头，信息通常也是从左到右或从下到上流动。

以下是关于图中节点关系的一些描述：
- 若一个节点靠近输入，另一个靠近输出，则靠近输入的节点在前，靠近输出的节点在后；也可以用“下方”（更靠近输入）和“上方”（更靠近输出）来描述。
- 若数据从节点 A 流向节点 B，则