神经网络第一课
目录
- 背景知识
- 生物神经元
- 人工神经元模型
- 神经网络
- 训练神经网络
- 结论
背景知识
神经网络是一种人工智能模型，其主要受生物神经系统启发，重现了大脑中神经元之间相互连接的方式。
神经网络已在很多领域中取得显著成就，如图像识别、自然语言处理和语音识别等。
生物神经元
神经元，人工神经网络的灵感来源，是生物神经系统的工作单位。
神经元是脑组织的基本单元，是神经系统结构与功能的单位。据统计，人类人脑大约包含有1.4*1014个神经元，每个神经元与人约103-105个其他神经元相连接，构成一个极为庞大而复杂的网络，即生物神经网络。
生物神经元的结构：主要由细胞体、树突、轴突和突触四部分组成。神经元负责接收信号、处理信号、传递信号。
- 细胞体包含细胞核、细胞质和细胞膜等。
- 树突接收其它神经元的信号
- 轴突将信号传递给其它神经元
- 突触相当于输入输出的接口，通过神经元的轴突末梢和其他神经元的胞体或树突进行通信连接。
信号传递：神经元之间通过电化学信号进行通信。
神经元接到到的信号达到一定阈值时，传递给下一个神经元。每个神经元随着所接收到的所有信号的综合结果作适应变化。
人工神经元模型
将生物神经元的概念转化为数学模型，即人工神经元，我们称之为“节点”。
树突对应输入、轴突对应输出、细胞体对应计算处理
人工神经元是神经网络的基本构建