10、基于神经网络和监督学习的对象识别技术详解

基于神经网络和监督学习的对象识别技术详解

1. 人工神经元的构成与功能

首先，我们来了解一下人工神经元。在生物学中，自然神经元通过树突接收输入信号，信号汇聚到细胞体后，再通过轴突传递给其他神经元。神经元之间的连接被称为突触，信号需要跨越这个微小的间隙进行传递。当输入信号达到一定阈值时，神经元就会被激活并输出信号。

人工神经元是对大脑中神经元工作方式的软件模拟，是自然神经元的简化版本。它主要由以下几个部分组成：
|组件|描述|
| ---- | ---- |
|输入（Input）|从其他神经元或网络输入接收的数值，在图像处理中通常是像素值，必须为单个数值，可以是浮点数或整数。|
|权重（Weight）|用于训练神经元的可调整值。增加权重意味着该输入对结果更重要，减少权重则表示该输入的作用降低。通过将输入与权重相乘并求和来确定神经元的值。在神经网络训练过程中，会对每个输入的权重进行调整，从而使某些输入更受青睐。|
|偏置（Bias）|添加到权重总和中的一个数值，通常为较小的数。它可以防止神经元陷入零值状态，提高训练效果。例如，当神经元的所有输入都为零时，权重将不起作用，而添加偏置可以使神经元仍有输出，从而影响网络的学习。|
|激活函数（Activation Function）|根据输入的加权总和确定神经元的输出。常见的激活函数有修正线性单元（ReLU）和S形的Sigmoid函数。ReLU函数在神经元值小于零时输出为零，否则输出为输入值；Sigmoid函数是一种对数函数。激活函数可以在网络中传播信息，并为神经元的输出引入非线性，使神经网络能够逼近非线性函数。|
|输出（Outputs）|在顺序神经网络中，各层相互连接。有些层是全连接的，