神經網路到底是什麼原理？通俗解釋神經網路的結構及學習機制-今日必看

神經網路到底是什麼原理？通俗解釋神經網路的結構及學習機制

來源：躺著看電影釋出時間：2023-10-31 11:07

神經網路是一種人工智慧的技術，可以用來識別影象、語音、文字等各種資訊，也可以用來猜測未來、天生創意、玩遊戲等各種任務。但你知道神經網路是怎麼工作的嗎？它是不是真的像人的大腦一樣，有無數的神經元相互連線，傳遞訊號，進行思索呢？

實在，神經網路的原理並不複雜，它是一種數學模型，用來模擬人類神經系統的結構和功能。它由很多簡樸的單元組成，每個單元都可以接收一些輸入，進行一些計算，然後輸出一個結果。這些單元就像人類的神經元一樣，可以相互連線，形成一個複雜的網路。透過這個網路，我們可以對輸入的資料進行處理，得到我們想要的輸出。

下面，我就來給你通俗地解釋一下神經網路的結構和學習機制。

神經網路的結構

神經網路的基本結構如下圖所示：

這個圖中，每個圓圈代表一個單元，也叫做節點或神經元。每個節點都有一個或多個輸入和一個輸出。每條線代表一個連線，也叫做權重或突觸。每個連線都有一個數值，表示這個連線的強度或重要性。每個節點還有一個偏置值，表示這個節點的自身特性或傾向。

我們可以看到，這個神經網路分為三層：輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負責接收外界的資料，好比圖片、聲音、文字等。輸出層負責輸出我們想要的結果，好比分類、猜測、天生等。隱藏層負責在輸入層和輸出層之間進行資訊的轉換和處理。隱藏層可以有多個，也可以沒有。

我們可以用一個公式來表示每個節點的計算過程：

其中，

output 是節點的輸出值；f 是節點的啟用函式，用來給節點引入非線性；wi 是第 i 條連線的權重值；inputi 是第 i 個輸入值；bias 是節點的偏置值；∑i=1n 表示對所有輸入值進行加權乞降。

啟用函式是一種非線性函式，它可以讓節點對不同範圍和幅度的輸入值有不同的響應。常見的啟用函式有 Sigmoid 函式、tanh 函式、ReLU 函式等。下圖展示了這些啟用函式的影象：

我們可以看到，Sigmoid 函式和 tanh 函式都可以把任意範圍的輸入值對映到 (0, 1) 或 (-1, 1) 的範圍內；ReLU 函式則可以把負數變為 0 ，正數保持不變。這些啟用函式都可以讓節點具有非線性特性，從而增強神經網路的表達能力。

神經網路的學習機制

神經網路的學習機制是指如何調整網路中連線的權重值和節點的偏置值，使得網路能夠對輸入資料進行準確和有效地處理。通常，我們使用反向傳播演算法來實現神經網路的學習機制。

反向傳播演算法是一種基於梯度下降法的最佳化演算法，它的基本思惟是：

首先，給神經網路一個輸入資料，讓它進行前向傳播，得到一個輸出結果；然後，將輸出結果與期望的結果進行比較，計算出一個誤差值；接著，將誤差值沿著網路反向傳播，根據每個節點和連線對誤差值的貢獻程度，計算出每個節點和連線的梯度值；最後，根據每個節點和連線的梯度值，對每個節點和連線的權重值和偏置值進行更新，使得誤差值減小。

這個過程可以用下圖來表示：

這個圖中，我們假設神經網路只有一個隱藏層，輸入層有兩個節點，輸出層有一個節點。我們給神經網路一個輸入資料 [0.5, 0.8] ，期望的輸出結果是 0.2 。我們可以看到，神經網路的實際輸出結果是 0.7 ，與期望的結果相差 0.5 ，這就是誤差值。我們用紅色的箭頭表示誤差值沿著網路反向傳播的過程。我們可以看到，每個節點和連線都有一個梯度值，表示它們對誤差值的影響程度。我們用藍色的箭頭表示每個節點和連線的權重值和偏置值根據梯度值進行更新的過程。我們可以看到，每個節點和連線的權重值和偏置值都有一定程度的變化，使得誤差值減小。

這個過程需要不斷重複，直到誤差值達到一個可接受的範圍或者達到一個預設的次數。這樣，神經網路就完成了學習過程，可以對新的輸入資料進行處理了。

小結

神經網路是一種人工智慧的技術，它是由很多簡樸的單元組成的複雜網路，可以對各種資料進行處理。神經網路的結構由輸入層、隱藏層和輸出層組成，每個單元都有一個或多個輸入、一個輸出、一個啟用函式、一個權重值和一個偏置值。神經網路的學習機制是透過反向傳播演算法來調整網路中單元和連線的權重值和偏置值，使得網路能夠對輸入資料進行準確和有效地處理。

但願透過這篇文章，你能對神經網路有了一些基本的瞭解。假如你想進一步學習神經網路的原理和應用，你可以參考以下一些資源：

一文了解神經網路的基本原理：這篇文章用通俗易懂的語言先容了神經網路的基本概念和原理。神經網路原理：這篇文章用更具體和專業的語言先容了神經網路的分類、結構、計算過程和學習方法。神經網路與深度學習：這本書是一本關於神經網路與深度學習的教材，涵蓋了從基礎知識到最新進展的內容。TensorFlow：這是一個開源的機器學習框架，可以讓你輕鬆地構建和練習自己的神經網路模型。

感謝你閱讀我的文章，假如你覺得有用，請給我點贊和評論吧！我是科學小全，下次再見！

下面，我就來給你通俗地解釋一下神經網路的結構和學習機制。

神經網路的結構

神經網路的基本結構如下圖所示：

我們可以用一個公式來表示每個節點的計算過程：

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