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1.神经网络的基本理解

神经网络的灵感来源于生物学，人工智能的进步与生物学发展紧密相关。其核心组成部分神经元，通过模拟生物神经元的工作方式进行信息处理。

神经网络由一系列神经元构成

激活函数是神经网络中的关键，属于非线性化函数。它能针对不同输入值x产生不同输出值y，通过训练不断调整权重值(w)和偏移参数(b)，实现预期的分类效果。

深度神经网络包含多层神经元。训练时，投喂大量数据样本，不断修正权重值（参数），使整个运算功能达到预期值。

训练过程:训练模型中的参数（w和b）让模型中每一层的权重值趋向合理值

训练一个神经网络的步骤：
1.首先搭建好神经网络，之后给予其大量参数，参数初始状态均为随机值

2.投喂数据不断训练，让所有的参数尽可能趋向于合理化

2.参数训练原理

输入的原始数据会经历累加和激活两种运算方式

目标举例：输入某组组合数x,使其经过运算后得到的y值接近于0，输入另一组组合数x,使其经过运算后得到的y值趋近于1
实现方式：使用某种方式调整权重参数w和偏移参数b使其达到预期的结果

具体实现方式：梯度下降算法

3.梯度下降算法的原理

背景：现在我们有一堆离散的点，我们现在相找出一条线去拟合这些点，因此，我们需要通过梯度下降算法不断训练去找到那条线设直线为y=wx+b，此时，我们要控制的参数是w和b，我们要找的拟合线的方式是找到一条目标线，使得目标线到所有点的距离和值最小。

现在我们对某个点进行分析：假设我现在取x=0.9的点，则此时y的预测值为0.9w+b,将其实际值减去预测值则为某个点到直线的距离，为了消除正负的影响，将得到的结果用平方标识，将所有点得到的（预测值-实际值）平方进行累加和则得到损失值

上述结果为损失值，对于损失值，越小则越好，损失值我们同时可以看作是一个关于w和b的函数

假设我们把b看作常数，此时，loss则可以看作是关于w的一个二次函数

此时，我们把w往w在这一点的函数切线方向去变则会得到更小的loss值，可以loss对w求偏导

w减去一个参数乘上求导计算得到的斜率  

w往切线方向（即往loss减小的方向去更新）

上面的过程调整的参数数量是2个,而我们做大模型调整往往调整的是大量参数而得到最优解，在此过程中，我们用到的也是梯度下降算法