深度学习初探：神经网络的基本结构

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在人工智能的浪潮中，深度学习（Deep Learning） 是近年来最火热的研究与应用方向。而支撑深度学习的核心就是——人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）。本文将带你初步了解神经网络的基本结构，帮助你快速入门。

一、什么是神经网络？

人工神经网络的灵感来源于人类大脑的神经元结构。大脑通过神经元的连接和信号传递处理信息，而人工神经网络则用数学函数与矩阵运算模拟这一过程。

• 神经元（Neuron）：最小的计算单元，接收输入，经过加权求和与非线性变换后输出结果。
• 神经网络（Neural Network）：由大量神经元按照层次结构组合而成，形成输入层、隐藏层和输出层。

二、神经网络的基本结构

1. 输入层（Input Layer）

• 接收数据的入口。
• 输入数据可以是图像像素、文本向量、特征数据等。
• 每个节点对应一个特征。
  例如，房价预测问题中，特征可能包括“面积、房龄、位置”。

2. 隐藏层（Hidden Layer）

• 位于输入层与输出层之间，由多个神经元组成。

• 每一层神经元都会将输入做加权求和，再经过 激活函数（Activation Function） 处理，增加非线性。

• 深度学习的“深度”就是指隐藏层的层数。

• 常见激活函数：

  • ReLU：ReLU(x)=max⁡(0,x)\text{ReLU}(x) = \max(0, x)ReLU(x)=max(0,x)
  • Sigmoid：将结果映射到 [0,1][0,1][0,1]
  • Tanh：映射到 [−1,1][-1,1][−1,1]

3. 输出层（Output Layer）

• 产生最终预测结果。

• 根据任务不同，输出形式也不同：

  • 回归问题：输出一个连续值
  • 分类问题：输出多个类别概率（Softmax 函数常用）

4. 权重与偏置（Weights & Bias）

• 权重（w）：表示输入特征的重要程度，类似于线性方程中的系数。
• 偏置（b）：让模型有更大的灵活性，避免所有输入为零时输出固定为零。

公式：

z=w1x1+w2x2+…+wnxn+b z = w_1x_1 + w_2x_2 + … + w_nx_n + b z=w1​x1​+w2​x2​+…+wn​xn​+b

5. 前向传播（Forward Propagation）

输入数据依次通过各层神经元，逐层计算输出，直到得到预测结果。

6. 反向传播（Backpropagation）

神经网络通过 误差反向传播 来更新参数。

• 计算预测结果与真实值之间的误差（损失函数）。
• 将误差沿网络反向传播，更新权重与偏置。
• 优化算法常用 梯度下降（Gradient Descent）。

三、一个简单的例子

以二分类任务（如“是否点击广告”）为例：

1. 输入层：用户特征（年龄、浏览时长、点击次数等）。
2. 隐藏层：多层神经元，通过非线性变换学习特征组合。
3. 输出层：使用 Sigmoid 输出概率（是否点击）。

最终，模型可以自动学习哪些特征对结果更重要，从而进行预测。

四、总结

神经网络的基本结构包括：

• 输入层：接收数据。
• 隐藏层：特征提取与非线性映射。
• 输出层：生成结果。
• 权重、偏置、激活函数：支撑计算的核心要素。

理解了这些基础，才能更好地学习 CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、Transformer 等更复杂的深度学习模型。