5、深入探索神经网络：从基础到应用

深入探索神经网络：从基础到应用

1. 机器学习与神经网络简介

机器学习在当今社会有着广泛的应用，例如机器可以利用房屋销售价格数据预测新房价格，像 Netflix 这样的大公司会使用机器学习技术，根据用户过去喜欢的电影为其推荐新电影，这一技术也被亚马逊、沃尔玛等电商巨头广泛应用。不过，这些技术大多需要有标签的数据才能对新数据进行预测，并且为了提高性能，还需要人类对数据进行有意义的特征描述。

人类能够在数据未经清理和预处理的情况下快速推断模式和规则，因此如果机器也能学会这样做将是非常理想的。早在 1957 年，Frank Rosenblatt 发明了感知机，它就像是现代深度神经网络的单细胞生物，理解人工神经元的工作原理对于理解和欣赏将许多神经元组合在不同层上以创建深度神经网络所产生的复杂性至关重要。神经网络试图模仿人类大脑的功能及其通过简单观察抽象新规则的能力。尽管我们距离理解人类大脑如何组织和处理信息还有很长的路要走，但我们已经对单个人类神经元的工作原理有了很好的理解。人工神经网络试图模仿相同的功能，用数值和函数取代化学和电信号传递。在过去的十年里，神经网络取得了很大的进展，这部分归功于计算机速度的提升、GPU 的使用、更好的算法和神经网络设计以及越来越大的数据集。

1.1 神经网络的优势

神经网络已经存在了很多年，经历了多次兴衰。近年来，它在许多其他竞争的机器学习算法中逐渐占据优势。这是因为先进的神经网络架构在许多任务中表现出的准确性远远超过了其他算法。

应用领域	具体表现