在AI领域中，神经网络是深度学习的地基，只有了解这个，我们才能继续后续的学习。这篇文章，我们来了解下这个。

过去的两周时间，我们用七篇文章学习了机器学习的常见算法，今天开始我们进入深度学习的介绍。

作为深度学习的第一篇文章，我们就来聊聊深度学习的基础：神经网络（Neural Networks），也叫人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）。

一、什么是神经网络？

我们来举个栗子，假如省里需要收集群众的意见，需要村民把意见交给村长，村长整合之后再交给县长，县长整合后交给省长，大概流程如下图所示：

把这个场景迁移到神经网络上，每个村民的意见就是“特征”，每个中间层级（村长、县长）对意见的整合就是该层级的“输出”，最终层级（省长）收到的结果就是“最终输出”。

神经网络有三层结构，分别为输入层、隐藏层和输出层，如下图所示：

隐藏层中，上一个隐藏层的输出都是下一个隐藏层的输入，每一层都在表达一种中间特征，目的是将特征做非线性高阶变换。

我们看到，每层的节点都会和上下层级的所有节点进行沟通，我们把这种结构叫做全连接神经网络模型。

二、神经网络模型的结构

我们来看一下神经网络结构图：

图中的元素有些杂乱，我们根据计算输出的公式来逐一解释一下，神经网络第n+1的输出公式为：

公式和图中的各个元素解读如下：

• 神经元：图中的圆圈就是神经元，表示当前层级下计算节点的输出，用a表示（x表示最初的输入，h表示最终的输出，本质上也都是a），我们把它类比为领导对收集的意见整合后的结果。
• 权重：图中的连接线就是权重，表示信息的分量大小，用W表示，我们把它类比为不同员工意见的权重，比如核心员工的意见权重更大，需要着重考虑。
• 偏见：每个人在处理意见时，都可能会根据自己的理解增加主观偏见的处理，叫做bias偏移，用b表示，比如有的村长会放大正面建议，有的村长会减少负面建议。
• 激活函数：激活函数用来对下层意见进行解读和调整，把结果做非线性变化，以更好的拟合数据分布，再输出到下一层，在公式中用∂表示。比如领导除了收集下层意见之外，还会对意见做改进，吸取“精华”建议，去掉“糟粕”建议，再用自己的能力“升华”一下之后，才把结果输出给上级领导。

三、神经网络和深度学习的关系

我们来整理一下神经网络和深度学习的概念：

• 神经网络（Neural Networks）是一种模拟人脑神经网络工作机制的计算模型，由大量的神经元（节点）按照一定的结构组织在一起，每个神经元与其他神经元相连，通过连接传递信息。
• 深度学习（Deep Learning）是神经网络的一个分支，主要关注的是深度神经网络。深度神经网络是一种具有多个隐藏层的神经网络，每个隐藏层都会对输入数据进行一些变换，这些变换可以被看作是一种特征提取。

深度学习是神经网络的一个重要发展方向，它利用了神经网络的基本结构和原理，通过增加网络的深度，提高了模型的表达能力和学习能力。

四、深度学习模型的目标

理解了神经网络和深度学习的关系之后，我们就可以明确深度学习的目标：在给定一个任务的情况下，找到最优的权重（W）和偏见（bias），使得Loss（预测值和实际值的误差）最低。

刚开始的时候，参数没有优化，Loss误差会比较大，神经网络一般采用反向传播（Back propagation），把Loss误差从后向前传递，计算每一层参数的梯度，并使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化方法对参数进行优化，减小最后的误差。

不断重复这个过程，逐步优化参数，最终得到满意的结果。

五、总结

本文介绍了神经网络的基础概念和结构，神经网络是理解深度学习的基础，非常重要，希望大家可以认真思考，好好理解一下。

下篇文章，我们会介绍在图像处理中大放异彩的卷积神经网络（CNN），敬请期待。