神經網路入門與學習
1、神經網路的發展主要得益於三個方面的進步：(1)2進製的創新能力的發展(2)軟硬體能力的發展;(3)人的價效比的下降。
2、神經網路的成熟應用目前主要體現在分類識別上，具體來說可以分類到三個方面：
(1)影象識別：主要用於人臉識別和自動駕駛；
(2)語音識別：主要用於語音助手等；
(3)文字識別：主要用於字型識別和新聞文字推送等。
圖13、神經網路的結構主要包括四個方面：
(1)網路結構
(2)激勵函式
(3)損失函式
(4)梯度下降
4、神經網路的網路結構主要如下所示：輸入層，隱含層，輸出層，並且隱含層的層數是可以設定的
。最為簡單的單層神經網路結構如下圖所示：
圖2 5、對於神經網路裡面搭建的每乙個神經元，主要包括兩個先後的資料處理和轉換，第一步是線性化：將前一層的所有輸出資料利用線性化的方法轉換為乙個整體的數或者結果，第二步是將其線性化的結果經過神經網路網路結構最重要的組成——激勵函式的處理，使其產生非線性的轉換，然後傳到下一層神經元，一層一層迴圈，最終輸出**結果。
圖36、神經網路裡面的激勵函式的作用是為神經網路提供規模化的非線性能力，其主要有以下幾個函式形式：
(1)sigmoid函式(處處可導)
(2)tanh函式(處處可導)
(3)relu函式(綜合性能優良，普適性較高，目前最為常用的激勵函式)
7、損失函式主要是神經網路所**值與實際值的差值平均，其越小越好，整體的神經網路的訓練目的就是使得其訓練的損失函式最小，一般為了方便利用梯度下降法求取損失函式最小值，所以一般都需要採用凸函式，方便進行梯度下降法運算。另外，神經網路每一層之間的計算為了演算法的一致性，一般都會統一為向量化運算的形式
8、神經網路的訓練過程主要是利用反向傳播的原理來進行的網路梯度下降尋優，對於給定的初始值w,b,g(x)等,利用梯度下降法的原理來進行損失函式求最小值，然後在不斷地梯度下降中同時調節每一層的引數（此為一次調節），最終找到最好的模型引數。
圖9、神經網路的基本結構和核心元件組成，對於神經網路的整體過程主要包括兩個方面：資料**訓練和超引數調整
，利用的方法是網路梯度下降法。
神經網路介紹
傳統神經網路結構比較簡單，訓練時隨機初始化輸入引數，並開啟迴圈計算輸出結果，與實際結果進行比較從而得到損失函式，並更新變數使損失函式結果值極小，當達到誤差閾值時即可停止迴圈。神經網路的訓練目的是希望能夠學習到乙個模型，實現輸出乙個期望的目標值。學習的方式是在外界輸入樣本的刺激下不斷改變網路的連線權值...
Python與神經網路0 神經網路介紹
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