【AI】【提高认知】深度学习与反向传播：理解AI的基础
多层神经网络是现代人工智能最重要的工具之一。在这些网络中，输入数据通过一系列的隐藏层进行处理，最终输出预测结果。原则上，神经网络可以有任意多层隐藏单元，而具有超过一层隐藏单元的网络被称为“深度网络”（deep networks）。网络的深度就是隐藏层的数量，这种深度结构使得模型能够更好地处理复杂的数据模式。在接下来的章节中，我会继续深入介绍深度网络的更多内容。
在训练神经网络的过程中，反向传播算法起到了至关重要的作用。无论输入与输出的数量有多少，反向传播都能顺利应用，这使得神经网络可以被广泛用于各种复杂任务。反向传播的核心理念是，通过观察网络的输出结果与目标值之间的误差，算法能够从输出端向输入端反向追溯错误的源头，为每个网络中的权重分配合适的调整责任，从而优化整个网络的表现。这种“反向罪责传播”过程的最终目标是逐步修改每个连接的权重，使得神经网络在所有训练样本上的误差尽可能接近于零。换句话说，神经网络的学习过程就是一个不断调整和优化的过程，以期最大化其对输入信息的理解和预测能力。
神经网络不仅可以应用于图像领域，也能够适用于许多其他类型的数据和任务，如语音识别、股市预测、语言翻译甚至音乐创作。其强大的通用性让它成为解决各类复杂问题的理想工具。
这种基于多层神经元相互联结的结构，体现了“联结主义”的理念。联结主义认为，智能的关键在于构建一个合适的计算结构，而这种计算结构的核心在于单元之间加权连接的强弱关系。