?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由生物神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)或電路，或者從現(xiàn)代意義上講，是一個(gè)由人工神經(jīng)元或節(jié)點(diǎn)組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要么是由生物神經(jīng)元組成的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要么是用于解決人工智能（AI）問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述：

一個(gè)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一組化學(xué)上相連或功能上相關(guān)的神經(jīng)元組成。一個(gè)神經(jīng)元可能與許多其他神經(jīng)元相連，網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元和連接的總數(shù)可能很廣泛。連接，稱為突觸，通常是從軸突到樹突形成的，盡管樹突和其他連接是可能的。除了電信號外，還有其他形式的信號，這些信號來自于神經(jīng)遞質(zhì)的擴(kuò)散。人工智能、認(rèn)知建模和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受生物神經(jīng)系統(tǒng)如何處理數(shù)據(jù)啟發(fā)的信息處理范式。人工智能和認(rèn)知建模試圖模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些特性。在人工智能領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被成功應(yīng)用于語音識別、圖像分析和自適應(yīng)控制，以構(gòu)建軟件代理（在計(jì)算機(jī)和視頻游戲中）或自主機(jī)器人。從歷史上看，數(shù)字計(jì)算機(jī)是從馮-諾依曼模型演化而來的，通過一些處理器對內(nèi)存的訪問來執(zhí)行明確的指令而運(yùn)作。另一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源是基于對生物系統(tǒng)中信息處理的建模努力。與馮-諾依曼模型不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算并沒有將記憶和處理分開。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論有助于更好地確定大腦中的神經(jīng)元如何運(yùn)作，并為創(chuàng)造人工智能的努力提供基礎(chǔ)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)原理：

生物神經(jīng)元的連接在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中被建模為節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重。正的權(quán)重反映了興奮性連接，而負(fù)值意味著抑制性連接。所有的輸入都被一個(gè)權(quán)重修改并加總。這種活動(dòng)被稱為線性組合。最后，一個(gè)激活函數(shù)控制輸出的振幅。例如，可接受的輸出范圍通常在0和1之間，也可以是-1和1。這些人工網(wǎng)絡(luò)可用于預(yù)測建模、自適應(yīng)控制和可通過數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的應(yīng)用。經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致的自我學(xué)習(xí)可以在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生，它可以從復(fù)雜的、看似不相關(guān)的信息集中得出結(jié)論。

請看下圖，根據(jù)實(shí)現(xiàn)原理，嘗試了解圖1中內(nèi)容

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通過閱讀以下內(nèi)容，再次嘗試了解圖1中的內(nèi)容?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中一般隱藏層包括多層。

其中最為重要的是隱藏層，它包括四大部分：卷積層、激活層、池化層、全連接層。

輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)一般是固定的，中間層則可以自由增減；

輸入層

輸入層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層，它負(fù)責(zé)接收外部輸入的數(shù)據(jù)。在選擇輸入層的神經(jīng)元數(shù)量時(shí)，需要根據(jù)實(shí)際問題的特點(diǎn)來確定。通常，輸入層的神經(jīng)元數(shù)量與輸入數(shù)據(jù)的特征數(shù)量相對應(yīng)。例如，在圖像分類問題中，輸入層神經(jīng)元數(shù)量可以等于圖像的像素?cái)?shù)量。另外，輸入層的神經(jīng)元之間的連接方式也是需要注意的問題。通常采用全連接的方式，即每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元相連。但在一些特殊情況下，也可以采用部分連接的方式，以減少連接的數(shù)量，提高模型的泛化能力。

隱藏層

隱藏層（中間層）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，它對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和傳遞。中間層的數(shù)量和結(jié)構(gòu)可以根據(jù)具體問題的復(fù)雜程度和特點(diǎn)來定制。在中間層中，每個(gè)神經(jīng)元都接收來自前一層神經(jīng)元的輸入，并將輸出傳遞給下一層神經(jīng)元。因此，中間層的神經(jīng)元之間的連接方式也非常重要。常見的連接方式包括全連接、稀疏連接和自連接等。此外，中間層的神經(jīng)元通常采用激活函數(shù)來引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地學(xué)習(xí)和表示復(fù)雜的模式。

輸出層

最后是輸出層，它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層，負(fù)責(zé)將中間層的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)化為所需的輸出結(jié)果。輸出層的神經(jīng)元數(shù)量可以根據(jù)具體問題的需求來確定。例如，在分類問題中，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量通常等于分類的類別數(shù)量。輸出層的激活函數(shù)也是非常重要的，因?yàn)樗鼪Q定了輸出結(jié)果的形式和含義。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)層在模型的學(xué)習(xí)和預(yù)測中都具有非常重要的地位。輸入層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的接收和預(yù)處理，中間層負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)的深度處理和特征學(xué)習(xí)，而輸出層則負(fù)責(zé)將處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的預(yù)測結(jié)果。通過合理地設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以有效地解決各種復(fù)雜的問題，這也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要原因之一。

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目前，已有近40種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器、自組織映射、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機(jī)、適應(yīng)諧振理論等。根據(jù)不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)去區(qū)分，下面先了解最簡單的模型。

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網(wǎng)絡(luò)模型：前向網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)神經(jīng)元接受前一級的輸入，并輸出到下一級，網(wǎng)絡(luò)中沒有反饋，可以用一個(gè)有向無環(huán)路圖表示。這種網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自于簡單非線性函數(shù)的多次復(fù)合。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，易于實(shí)現(xiàn)。反傳網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前向網(wǎng)絡(luò)。

單隱藏層

以人為例：?

多隱藏層

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