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NN 是受大脑启发的计算模型，用于机器学习以识别模式和做出决策。
神经网络 (NN) 是一种受人类大脑互联神经元结构启发的计算模型。它们是当今许多机器学习算法的基础，使计算机能够识别模式并根据数据做出决策。
神经网络解释
神经网络是一系列算法，旨在通过模仿人类大脑运作的方式识别数据中的模式和关系。让我们分解一下：
神经网络的核心是由神经元组成的，神经元是类似于脑细胞的基本单元。这些神经元接收输入、处理输入并产生输出。它们被组织成不同的层：一个接收数据的输入层、几个处理这些数据的隐藏层和一个提供最终决策或预测的输出层。
这些神经元内的可调参数称为权重和偏差。随着网络的学习，这些权重和偏差会进行调整，从而确定输入信号的强度。这一调整过程类似于网络不断发展的知识库。
在训练开始之前，需要调整某些设置，即所谓的超参数。这些设置决定了学习速度和训练时长等因素。它们类似于设置一台机器以获得最佳性能。
在训练阶段，网络会获得数据，根据其当前知识（权重和偏差）进行预测，然后评估其预测的准确性。此评估使用损失函数完成，该函数充当网络的记分员。做出预测后，损失函数会计算预测与实际结果的偏差，训练的主要目标就是尽量减少这种“损失”或误差。
反向传播在这个学习过程中起着关键作用。一旦确定了误差或损失，反向传播就会帮助调整权重和偏差以减少误差。它充当反馈机制，识别哪些神经元对误差贡献最大，并对其进行改进，以便更好地进行未来预测。
为了有效地调整权重和偏差，采用了“梯度下降”等技术。想象一下在丘陵地带导航，你的目标是找到最低点。你所走的路径总是朝着较低点移动，这是由梯度下降引导的。
最后，神经网络的一个重要组成部分是激活函数。该函数根据神经元输入和偏差的加权和来决定是否应激活该神经元。
为了直观地展示整个过程，我们可以想象一个经过训练可以识别手写数字的神经网络。输入层接收手写数字的图像，通过其各层处理该图像，进行预测并完善其知识，直到它能够自信地识别数字。
神经网络用于什么？
神经网络具有广泛的应用范围，例如：
- 图像识别。Facebook等平台使用神经网络来执行照片标记等任务。通过分析数百万张图像，这些网络可以以惊人的准确度识别和标记照片中的个人。
- 语音识别。Siri和 Alexa 等虚拟助手利用神经网络来理解和处理语音命令。通过对来自各种语言、口音和方言的大量人类语音数据集进行训练，他们可以实时理解并响应用户请求。
- 医疗诊断。在医疗保健领域，神经网络正在彻底改变诊断方式。通过分析医学图像，神经网络可以检测出异常、肿瘤或疾病，准确度通常高于人类专家。这在早期疾病检测中尤其有价值，有可能挽救生命。
- 财务预测。神经网络分析大量财务数据（从股票价格到全球经济指标），以预测市场走势并帮助投资者做出明智的决策。
虽然神经网络功能强大，但它们并不是万能的解决方案。它们的优势在于处理涉及大型数据集并需要模式识别或预测能力的复杂任务。然而，对于数据有限的简单任务或问题，传统算法可能更合适。例如，如果您要对一小串数字进行排序或在短列表中搜索特定项目，那么基本算法会比建立神经网络更高效、更快速。
神经网络的类型
有几种不同类型的神经网络是为特定任务和应用而设计的，例如：
- 前馈神经网络。这是最简单的类型，信息只朝一个方向流动。
- 循环神经网络（RNN）。它们有循环来实现信息持久性。
- 卷积神经网络（CNN）。主要用于图像识别任务。
- 径向基函数神经网络。用于函数逼近问题。
神经网络有什么好处？
- 适应性。他们可以学习并做出独立的决定。
- 并行处理。大型网络可以同时处理多个输入。
- 容错。即使网络的一部分出现故障，整个网络仍可正常运行。
神经网络的局限性是什么？
- 数据依赖性。它们需要大量数据才能有效运作。
- 不透明性。通常被称为“黑匣子”，因为很难理解它们如何得出具体决策。
- 过度拟合。它们有时会记住数据，而不是从中学习。
神经网络与深度学习
虽然所有深度学习模型都是神经网络，但并非所有神经网络都是深度学习。深度学习是指具有三层或更多层的神经网络。这些神经网络试图模拟人脑的行为——让大脑从大量数据中“学习”。虽然单层神经网络可以做出近似预测，但额外的隐藏层可以帮助提高准确性。在另一篇文章中 查看我们关于深度学习与机器学习的指南。
神经网络项目构建初学者指南
几年前，我参加了一门深度学习课程，第一次接触了神经网络。我学会了如何仅用几行代码构建自己的图像分类器，并惊讶地发现这些算法可以准确地对图像进行分类。
如今，情况已经发生了变化，初学者使用TensorFlow和PyTorch等深度学习框架构建最先进的深度神经网络模型变得更加容易。你不再需要博士学位来构建强大的人工智能。
以下是构建用于对猫和狗照片进行分类的简单卷积神经网络的步骤：
- 从 Kaggle 获取标记的猫和狗图像数据集。
- 使用Keras作为深度学习框架。我相信它比PyTorch更容易让初学者理解。
- 导入 Keras、scikit-learn 和数据可视化库（如 Matplotlib）。
- 使用 Keras 实用程序加载并预处理图像。
- 可视化数据——图像、标签、分布。
- 通过调整大小、旋转、翻转等方式扩充数据。
- 在 Keras 中构建卷积神经网络 (CNN) 架构。从简单的开始。
- 通过设置损失函数、优化器和要监控的指标来编译模型。
- 对模型进行几次迭代（时期）训练，以适应数据。
- 在测试集上评估模型准确性。
- 如果需要，请使用预先训练的模型（如 ResNet）或添加层来提高准确性。
- 保存并导出训练好的 Keras 模型。
TorchVision、Transformers 和 TensorFlow 等高级框架让初学者也可以轻松构建图像分类器。只需一个小型标记数据集和 Google Colab，您就可以开始构建 AI 计算机视觉应用程序。
想要 了解有关 AI 和机器学习的更多信息？请查看以下资源：
常见问题解答
神经网络如何“学习”？
通过称为反向传播的过程和梯度下降等迭代优化技术。
神经网络是人工智能的未来吗？
它们是人工智能未来的重要组成部分，但不是唯一的组成部分。其他技术和算法也至关重要。
为什么要将神经网络与人脑进行比较？
因为它们受到了人类大脑结构和功能的启发，尤其是神经元的相互联系。
神经网络能自行做出决策吗？
不，它们根据训练过的数据和识别出的模式做出决策。
