1.1.2 神經網絡的工作過程

如圖1.1所示，神經網絡細分為多個抽象層，每一層都對輸入進行處理和轉換。以輸入動物圖片為例，第一層網絡的輸入是圖片像素，第二層網絡提取圖片中的邊緣信息，并將這些邊緣信息進行組合，隨后的層會進一步組合邊緣信息，形成關于動物的更高級的特征，最后將這些特征組合起來，形成關于動物類型的識別結果。可以看出，神經網絡在處理輸入信息時，逐漸提取出輸入信息中的更高級別的特征，這種層級化的處理方式使得神經網絡具有很強的擬合復雜數據的能力。

在這個過程中，每一層神經網絡都是對前一層神經網絡的輸出的進一步抽象和處理，實現了對輸入數據的逐層提取和抽象，從而得到更加高層次的特征表示，最終實現了對復雜數據的識別和分類。因此，神經網絡的功能可以被理解為對特征的表示和學習，即將輸入數據映射到一個高維空間中，并學習不同層次的特征表示，從而實現對數據的有效處理和分析。在深度學習時代，神經網絡的層數越來越深，能夠實現更加復雜和精細的特征學習和表示，使其在不同領域得到廣泛應用。

在神經網絡的訓練過程中，為了使神經網絡能夠識別動物圖片，需要為其提供大量的實例，包括不同角度、不同時刻的動物圖片。通過對這些實例的訓練，神經網絡可以學習到參數，即連接不同神經元的權值。基于這些參數可以建立數學模型y=f（x），其中輸入x是動物圖片，輸出y是識別結果，這樣就建立起了從輸入到輸出的映射f。

在具體學習神經網絡的各個部分之前，首先介紹神經網絡的特點。以下這些特點在后面的章節會有更詳細的介紹。

? 神經網絡是由相連節點層組成的計算模型。

當使用神經網絡來對函數y=f（x）進行估計時，計算模型實際計算出的函數值為=g（x），為關于y的一個估計。神經網絡的目標就是設計這樣的函數g使得在不同的輸入x下和y之間的誤差盡可能小。

? 神經網絡的神經元結構與大腦中的神經元結構相似。

神經網絡的設計靈感來源于生物神經元，但是其神經元的構造、信息傳遞、分層方法以及連接方法并不完全與生物神經元相同。相比之下，人類大腦是通用型的，可以解決多種問題，完成多個領域的任務，例如算術、識別和棋牌等。而當前的人工神經網絡大多只專注于單一領域。因此，在本節中，可以簡單地將人工神經元理解為一個處理信息的計算單元。

? 神經網絡通過數據進行學習。

當前人工智能的發展正在趨向以數據為中心，多數人工智能的能力取決于外界提供的數據，神經網絡也不例外。沒有數據，神經網絡就無法正常工作。這在某種程度上與人類生活的經驗相似：若將人類比作一個強大的神經網絡系統，如果缺乏經驗并拒絕接收外界信息的輸入，就無法學到任何知識。因此，神經網絡的構造與訓練都離不開數據。只有通過使用數據來對網絡進行訓練，才能使神經網絡學習到知識并完成各種任務。

? 神經網絡的行為由其各個元素的連接方式以及這些連接的強度（權值）確定。

一個神經網絡由神經網絡的神經元個數、神經元之間的連接方式以及連接強度定義。神經網絡的定義一旦確定，其行為或功能也就隨之確定。

? 通過學習規則調整權值。

在神經網絡的訓練過程中，需要指定一種學習規則。學習規則決定了神經網絡如何吸收知識和存儲信息。多數神經網絡都采用共同的學習規則。通過學習規則，神經網絡能夠調整自身的權值，進而提高對特定任務的學習和預測能力。

在數學形式上，可以將神經網絡所代表的數學模型f（x）寫成f_θ（x）或者f（x，θ）。其中θ就是神經網絡的參數。對神經網絡的學習實際上就是根據學習規則來不斷調整θ，直到神經網絡能夠正常執行指定的任務為止。

神經網絡的獨特性在于其能夠通過“學習”的方式解決許多傳統算法無法解決的問題。

神經網絡是一種高度非線性的動力學系統，其中，動力學系統是指狀態可隨時間的推移而發生變化的系統，神經網絡內部的參數會隨著學習的過程而不斷改變，可以稱之為神經動力學系統。構成神經網絡的神經元多數為非線性神經元，在深度學習時代，隨著網絡層數的加深，神經網絡動輒包含幾百萬乃至上億的神經元，如此之多的非線性神經元組成的完整系統，同樣也是高度非線性的。

神經網絡是一個自適應的自組織系統，外界不斷地向網絡輸入數據，而網絡會自適應地調整內部的參數，使其呈現出一定的組織性。故稱神經網絡是一個自組織系統，具有很強的容錯性，適應面也很廣。

神經網絡可以通過大規模并行計算高效地處理大量數據，這使得神經網絡成為處理海量數據的有力工具。在高效計算的前提下，神經網絡可以是一個十分復雜的函數，它可以通過學習大量數據建立起輸入到輸出的映射。