冲量网络|神经网络

上一期我们介绍了机器学习的相关知识，但其可以说是一种比较宽泛的定义，在实际的实现过程中，人们发现面对分布式技术和输出层较多的深度学习场景，缺少一种比较有效的算法解决方案，在这样的需求背景下，神经网络技术便应运而生，其模拟人脑的神经网络以期能够实现类人类智能的机器学习技术。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

简单来说，人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要，建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此，生物神经网络主要研究智能的机理，人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。

在神经网络中，最重要的组成部分便是神经元，其可以类比为计算机领域中的函数，每个神经元都可以被认为是一个学习单元。可以这么认为，神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。当这些神经元经过链接，其将组成一个函数网络，而这个网络便是广义上的神经网络。这些学习单元的输入和输出相互交织，相互之间也有反馈。

并行

理论上来说，人工神经网络是一种并行的分布式网络，具有高速寻找优化解的能力，能够发挥计算机的高速运算能力，并且在算法合适的情况下能很快找到优化解。

非线性

其实我们在思考一件事的时候，大部分情况下并不是像软件程序一样是线性发展的，更倾向于非线性的思考，所以，在神经网络中，其也会模拟人的非线性思维模式。通过这种方法，可以帮助哦我们处理非线性问题。

高效

由于并行和非线性等特点，神经网络具有很髙的运算速度，很强的联想能力，很强的适应性，很高的容错能力和自组织能力，这些特点和能力构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础，并在许多领域都获得了重要的应用。

应用广

实际上，随着需求越来越复杂，目前神经网络已经成为了人工智能和机器学习中不可缺少的一部分，虽然距离真正的跨越式发展还有一定的差距，但是其已经在通信、AI、信号、网络优化等领域得到了广泛的应用。

单层神经网络

一般来说，我们会将单层神经网络称为“感知器”，其分为输入层和输出层，输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。不过，感知器只能做简单的线性分类任务，其也导致了神经网络停滞了接近十年，直到两层神经网络的出现才重新被人们提及。

两层神经网络

两层神经网络也叫“多层感知器”，单层神经网络无法解决异或问题。但是当增加一个计算层以后，两层神经网络不仅可以解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。两层神经网络除了包含一个输入层，一个输出层以外，还增加了一个中间层。此时，中间层和输出层都是计算层。

多层神经网络

多层神经网络，也就是我们常说的深度学习，在两层神经网络的输出层后面，继续添加层次。原来的输出层变成中间层，新加的层次成为新的输出层。依照这样的方式不断添加，我们可以得到更多层的多层神经网络。输出也是按照一层一层的递进方式来计算。从最外面的层开始，算出所有单元的值以后，再继续计算更深一层。只有当前层所有单元的值都计算完毕以后，才会算下一层。

神经网络学习效果的强大。随着神经网络的发展，其性能也越来越强。虽然其经历了几次兴衰，但依然无法浇灭人们对其的渴望之情，其将被应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

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编译者/作者：冲量科技

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