1、神经网络全解析：从基础架构到前沿应用

神经网络全解析：从基础架构到前沿应用

1. 神经网络简介

神经网络旨在模拟人类神经系统，用于机器学习任务。其宏伟愿景是构建能模拟人类神经系统计算的机器，从而创造人工智能。然而，当前最快计算机的计算能力与人类大脑相比，仍微不足道。

神经网络起源于上世纪五六十年代计算机诞生后不久，Rosenblatt的感知机算法被视为神经网络的基石，引发了人们对人工智能前景的最初兴奋。但随后，由于神经网络对数据的大量需求和高计算强度，其可用性受到质疑。直到世纪之交，随着数据可用性的提高和计算能力的增强，神经网络在“深度学习”的新标签下重获生机。

虽然目前人工智能的表现与人类仍有差距，但在图像识别、自动驾驶汽车和游戏等特定领域，人工智能已达到或超越人类水平。例如，二十年前很少有计算机视觉专家会想到自动化系统在图像分类等直观任务上能比人类更准确。

理论上，只要有足够的训练数据，神经网络就能学习任何数学函数，一些变体（如递归神经网络）甚至具有图灵完备性，即能模拟任何学习算法。但问题在于，即使是简单任务所需的数据量也可能极大，导致训练时间大幅增加，且神经网络训练的稳定性也存在实际问题。不过，随着计算机速度的提升和量子计算等更强大范式的出现，计算问题可能不像想象中那么关键。

2. 神经网络的基本架构

2.1 单层计算：感知机

感知机是一种简单的神经网络模型，它通过对输入进行加权求和，并经过激活函数处理得到输出。感知机的优化目标函数通常是最小化预测误差，它与支持向量机有一定的关系。在选择激活函数和损失函数时，需要考虑具体的任务需求。激活函数的选择会影响神经网络的非线性表达能力，而损失函数则用于衡量预测值与真实值之间的差异。