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我们要学习的 深度学习(Deep Learning)是神经网络的一个子领域，主要关注更深层次的神经网络结构，也就是 深层神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）。所以，我们需要先搞清楚什么是神经网络！

1 感知神经网络

神经网络（Neural Networks）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，用于处理复杂的模式识别、分类和预测等任务。生物神经元如下图：

生物学：

人脑可以看做是一个生物神经网络，由众多的神经元连接而成

• 树突：从其他神经元接收信息的分支
• 细胞核：处理从树突接收到的信息
• 轴突：被神经元用来传递信息的生物电缆
• 突触：轴突和其他神经元树突之间的连接

人脑神经元处理信息的过程：

• 多个信号到达树突，然后整合到细胞体的细胞核中（输入层）
• 当积累的信号超过某个阈值，细胞就会被激活（隐藏层）
• 产生一个输出信号，由轴突传递。（输出层）

神经网络由多个互相连接的节点（即人工神经元）组成

2. 人工神经元

​ 人工神经元(Artificial Neuron)是神经网络的基本构建单元，模仿了生物神经元的工作原理。其核心功能是接收输入信号，经过加权求和和非线性激活函数处理后，输出结果。

2.1 构建人工神经元

人工神经元接受多个输入信息，对它们进行加权求和，再经过激活函数处理，最后将这个结果输出。

2.2 组成部分

• 输入（Inputs）: 代表输入数据，通常用向量表示，每个输入值对应一个权重。
• 权重（Weights）: 每个输入数据都有一个权重，表示该输入对最终结果的重要性。
• 偏置（Bias）: 一个额外的可调参数，作用类似于线性方程中的截距，帮助调整模型的输出。
• 加权求和: 神经元将输入乘以对应的权重后求和，再加上偏置。
• 激活函数（Activation Function）: 用于将加权求和后的结果转换为输出结果，引入非线性特性，使神经网络能够处理复杂的任务。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）、Tanh等。

2.3 数学表示

如果有 n 个输入 $$x_1,x_2,\dots ,x_n$$，权重分别为 $$w_1,w_2,\dots ,w_n$$，偏置为 $$b$$，则神经元的输出 $$y$$ 表示为：
$$\begin{gathered} z=\sum _{i=1}^n{w}_i\cdot x_i+b \\ y=\sigma (z) \end{gathered}$$
其中，$$\sigma (z)$$ 是激活函数。

例如：

线性回归：
$$y=\sum _{i=1}^n{w}_i\cdot x_i+b$$
线性回归不需要激活函数

逻辑回归：
$$\begin{gathered} z=\sum _{i=1}^n{w}_i\cdot x_i+b \\ y=\sigma (z)=sigmoid(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} \end{gathered}$$

注：

• 一个神经网络就是将数据输入（输入层）通过某个函数计算（隐藏层）最终得到一个新数据（输出层）的过程

2.4 对比生物神经元

人工神经元和生物神经元对比如下表：

生物神经元	人工神经元
细胞核	节点 (加权求和 + 激活函数)
树突	输入
轴突	带权重的连接
突触	输出

3. 深入神经网络

神经网络是由大量人工神经元按层次结构连接而成的计算模型。每一层神经元的输出作为下一层的输入，最终得到网络的输出。

3.1 基本结构

神经网络有下面三个基础层（Layer）构建而成：

• 输入层（Input）: 神经网络的第一层，负责接收外部数据，不进行计算。

• 隐藏层（Hidden）: 位于输入层和输出层之间，进行特征提取和转换。隐藏层一般有多层，每一层有多个神经元。

• 输出层（Output）: 网络的最后一层，产生最终的预测结果或分类结果

3.2 网络构建

我们使用多个神经元来构建神经网络，相邻层之间的神经元相互连接，并给每一个连接分配一个权重，经典如下：

注意：同一层的各个神经元之间是没有连接的。