深度学习基础：神经网络入门

DeepLearning

本文将介绍深度学习的基础概念——神经网络。作为深度学习入门系列的第二篇文章，我们将从最基本的感知机开始，逐步理解多层神经网络的工作原理。

什么是神经网络？

神经网络是受生物神经元启发而设计的计算模型。一个基本的人工神经元（感知机）包含以下几个部分：

  1. 输入层：接收外部数据
  2. 权重：控制输入信号的重要性
  3. 偏置：调整激活阈值
  4. 激活函数：决定神经元是否被激活

从感知机到多层网络

单层感知机

最简单的神经网络只有一个神经元，可以表示为：

y = f(w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ + b)

其中：

  • x₁, x₂, ..., xₙ 是输入特征
  • w₁, w₂, ..., wₙ 是对应的权重
  • b 是偏置项
  • f() 是激活函数

多层感知机（MLP）

为了解决非线性问题，我们需要使用多层神经网络：

  • 输入层：接收原始数据
  • 隐藏层：进行特征变换和组合
  • 输出层：产生最终结果

激活函数的作用

激活函数为神经网络引入非线性，常见的激活函数包括：

  1. Sigmoid: σ(x) = 1/(1+e^(-x))
  2. ReLU: f(x) = max(0, x)
  3. Tanh: tanh(x) = (e^x - e^(-x))/(e^x + e^(-x))

反向传播算法

神经网络通过反向传播算法来学习：

  1. 前向传播：数据从输入层传递到输出层
  2. 计算损失：比较预测结果与真实标签
  3. 反向传播：将误差从输出层传回输入层
  4. 更新权重：使用梯度下降优化参数

实践建议

学习神经网络时的几个要点：

  • 从简单的问题开始（如XOR问题）
  • 理解每个组件的作用
  • 动手实现一个简单的神经网络
  • 观察不同激活函数的效果

下一步学习

在掌握了基础神经网络后，我们将在下一篇文章中学习：

  • 卷积神经网络（CNN）
  • 循环神经网络（RNN）
  • 深度学习的优化技巧

神经网络是深度学习的基石。理解了它的基本原理，就为后续学习更复杂的架构打下了坚实的基础。

这是”深度学习入门”系列的第2篇文章。如果你还没有阅读前面的内容，建议先从第1篇开始。

#神经网络 #深度学习 #基础教程

深度学习入门

共 2 篇文章

1
Attention and Transformer

2025年11月03日
2
深度学习基础：神经网络入门 当前

2025年11月04日

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