一文搞懂深度学习：神经网络基础
一文搞懂深度学习：神经网络基础
深度学习是当前人工智能领域最热门的技术之一，它在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本文将从神经网络的基本概念出发，系统地介绍深度学习的基础理论与关键技术，帮助读者全面理解这一前沿技术的核心原理。
神经网络定义
神经网络也称为人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)，是机器学习的子集，也是深度学习算法的支柱。它模仿大脑中神经元相互发出信号的方式，是一种受人脑启发的机器学习算法。人工神经网络由互连的节点或“神经元”组成，它们被组织成层，通过对输入进行加权、计算总和以及应用非线性激活函数，将输入数据转换为不同的表示形式，直到产生输出。
神经网络已经被广泛用于解决图像分类、推荐系统和语言到语言翻译等复杂的机器学习问题。
深度学习定义
深度学习是指训练神经网络，有时是非常大的神经网络。它是基于人工神经网络的机器学习的一个子集，“深度”指的是这些神经网络中的多层。传统的机器学习算法仅限于相对简单的分析，而深度学习可以从图像、文本和音频等大型复杂数据集中提取更丰富、更抽象的表示。
深度学习是当今计算机视觉、语音识别、自然语言处理和人工智能等领域快速发展的基础。
深度学习历史
深度学习的历史可以追溯到人工智能（AI）的早期。以下是深度学习发展的一些主要里程碑：
- 1943年：Warren McCulloch和Walter Pitts创建了大脑神经元的数学模型，这是第一个人工神经网络。
- 1958年：Frank Rosenblatt开发了感知机，这是一种简单的两层神经网络，可以经过训练来识别模式。
- 1986年：Geoffrey Hinton等人开发了反向传播算法，该算法允许神经网络学习更复杂的模式。
- 1998年：Yann LeCun等人开发了LeNet-5 CNN，在手写数字识别方面取得了最先进的结果。
- 2006年：杰弗里·辛顿等人开发了深度置信网络，这是一种可以对大量未标记数据进行预训练的神经网络。
- 2012：亚历克斯·克里热夫斯基等人开发了AlexNet CNN，它在图像分类方面取得了最先进的结果。
- 2014年：伊利亚·苏茨克弗 (Ilya Sutskever) 等人开发了Transformer，这是一种专为自然语言处理任务而设计的新型神经网络。
- 2015年：谷歌翻译利用深度学习在机器翻译方面实现了人类水平的性能。
- 2016年：AlphaGo使用深度学习击败了职业围棋选手。
基础神经网络
单层感知机
感知机是一种使神经元从给定信息中学习的算法。单层感知机是人工神经网络 (ANN) 最简单的形式，它不包含隐藏层。我们可以通过一个房价预测的例子来理解单层神经网络的工作原理：
假设有一个包含六栋房屋的数据集，知道房屋的大小（以平方米为单位）和房屋的价格，我们要拟合一个函数来预测房屋的价格。如果熟悉线性回归，可以对这些数据画一条直线，这样就得到了一条这样的直线（如图所示），由于价格永远不会是负数，因此，我们不要使用最终会变成负值的直线拟合，所以这里的结果就是零，如上图中坐标左下角底部所示，这条粗蓝线就是最终根据房屋大小预测房屋价格的函数。
可以将拟合房价的这个函数视为一个非常简单的神经网络，它几乎是最简单的神经网络，如上图右边所示。将房子的大小作为神经网络的输入，称之为x，它进入这个节点（小圆圈），然后输出为y的价格；这个小圆圈是神经网络中的单个神经元，它实现了我们在左侧绘制的直线拟合函数；神经元所做的就是输入房屋大小，计算线性函数，然后输出估计价格。
另外，在神经网络中，我们经常会看到上图中右上角的函数，这个函数有时会变为零，然后它会变成一条直线，它称为ReLU函数，代表修正线性单元，纠正的含义是取最大值0，这就是为什么你会得到这样的函数形状；目前如果您不了解ReLU单元，请不用担心，本序列文章后面会详细解释；它是一个单神经元的神经网络，是一个很小的神经网络，通过将多个神经元堆叠在一起，就可以形成一个更大的神经网络；如果你认为这个神经元就像一块乐高积木，那么可以通过将许多乐高积木堆叠在一起来获得更大的神经网络。
多层神经网络
在上面房屋价格预测的例子中，设想不只是根据房屋的面积来预测价格，还有一些其他特征，例如，房屋的卧室数量，你可能会认为家庭大小是影响房价的一个重要因素，对吧？这个房子能否适合三口之家、四口之家或五口之家？实际上，这取决于房屋的大小和卧室数量；然后，你可能了解到了房屋的邮政编码，它可以告诉你该地区的交通便利性，例如是否能轻松步行到超市或学校，或者是否需要开车；此外，邮政编码和家庭收入状况也能反映附近学区质量，图中的小圆圈都可以是一个修正线性单元（ReLU）或其他非线性函数；基于房屋的大小和卧室数量，可以估算家庭大小，根据邮政编码可以评估交通便利性，以及根据邮政编码和家庭收入状况估算学区质量；最后，人们在决定支付房屋价格时，会考虑对他们真正重要的因素，如家庭大小，交通便利性和学区质量，这些都有助于预测房价。
在这个例子里，x包括了这四个输入变量，y则是我们要预测的价格；我们可以通过组合上图中介绍的几个单一神经元或基础预测模型，构建一个更大的神经网络；训练这样的神经网络时，你只需要在实现时给定训练集中多个样本的输入x和输出y，神经网络会自动处理所有中间过程；所以实际上需要实现的是如下具有四个输入的神经网络模型。
输入特征可能是房屋的大小、卧室数、邮政编码和邻里的经济状况，有了这些输入特征后，神经网络的工作就是预测价格y；请注意，网络中的这些圆圈被称为隐藏单元，每个单元都利用了所有四个输入特征；例如，不要单纯将第一个节点定义为家庭大小，也不局限于只依赖特征X1和X2，神经网络自行决定每个节点的作用，并提供全部四个输入特征供其计算，我们称这是输入层，而神经网络中间的层则是密集连接的，每个输入特征都与这些中间的单元相连；神经网络的显著特点是，只要有足够的数据和足够的包含x和y的训练样本，它们就能非常有效地找出从x到y的准确映射函数，这就是一个基础的神经网络；实际上，当你构建自己的神经网络时，你会发现在监督学习中，尤其是像我们刚看到的房价预测这样的任务中，它们非常有用和强大，因为你需要将输入x映射到输出y。
总结
本文讲解了神经网络和深度学习的基本概念、历史和应用的全面介绍。神经网络受到人脑结构的启发，它由互连的神经元组成，并通过多层结构处理复杂的模式识别任务。深度学习作为神经网络的一个分支，利用多层神经网络来处理和解释大数据集中的信息，使其能够在图像识别、语言处理等领域实现突破。历史上，从最初的感知机到现代的复杂网络架构，深度学习已成为AI技术中最关键的进展之一。