深度学习-神经网络
了解深度学习和神经网络的基本原理
了解深度学习和神经网络的基本原理深度学习和神经网络的基本原理深度学习（Deep Learning）作为人工智能领域的一个重要分支，利用神经网络来模拟人脑神经元的工作方式，实现机器对数据进行学习和理解的能力。
本文将简要介绍深度学习和神经网络的基本原理，并分点列出以下内容：1. 深度学习的基本概念- 深度学习是机器学习的一个子领域，主要以神经网络为基础，通过训练模型实现对数据的学习和预测。
- 深度学习最大的特点就是能够对大规模的数据进行处理，并从中提取有用的特征。
2. 神经网络的基本原理- 神经网络是深度学习的基石，它是由大量的神经元相互连接而成的，类似于人脑的神经元网络。
- 神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层通过计算和处理数据，输出层给出结果。
- 每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过权重和偏差进行加权求和，再经过激活函数进行处理，最后输出给下一层的神经元。
3. 深度学习的核心技术- 激活函数：激活函数在神经元中起到非线性变换的作用，常用的激活函数有sigmoid、ReLU等。
- 反向传播算法：用于对神经网络中的权重和偏差进行调整，使得神经网络的输出与实际结果更加接近。
- 损失函数：损失函数用于衡量神经网络输出结果与实际结果的差距，常用的损失函数有均方差、交叉熵等。
4. 深度学习的应用领域- 计算机视觉：深度学习在图像识别、目标检测、图像分割等方面取得了巨大的突破，例如人脸识别技术、自动驾驶等。
- 自然语言处理：深度学习在机器翻译、文本分类、情感分析等方面的应用越来越广泛，例如谷歌翻译、智能客服等。
- 语音识别：深度学习在语音识别方面具有重要的应用，例如苹果的Siri语音助手、亚马逊的Alexa等。
5. 深度学习的发展与挑战- 硬件提升：随着硬件计算能力的提升，如GPU的应用以及新型的神经网络加速器，加快了深度学习模型的训练和推断速度。
- 数据集和算法：大规模的数据集以及更加高级的算法模型，会对深度学习的发展产生积极影响。
45. 深度学习与人工神经网络的联系是什么？
45. 深度学习与人工神经网络的联系是什么？关键信息项：1、深度学习的定义与特点2、人工神经网络的概念与结构3、深度学习中人工神经网络的应用领域4、两者在算法和模型方面的相似性5、两者在数据处理和特征提取上的关联6、深度学习对人工神经网络发展的推动作用7、人工神经网络为深度学习提供的基础和启示1、引言深度学习和人工神经网络是当今人工智能领域中备受关注的重要概念。
它们之间存在着密切的联系，相互促进和影响。
深入理解两者之间的关系对于推动人工智能技术的发展和应用具有重要意义。
11 深度学习的背景和发展深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，近年来在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
111 深度学习的技术突破介绍一些关键的技术突破，如大规模数据的利用、更强大的计算能力以及优化算法的改进。
112 深度学习的应用实例列举一些具体的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断、智能推荐等，以展示其实际影响力。
12 人工神经网络的起源与演进人工神经网络的概念可以追溯到上世纪，经过多年的发展，其结构和算法不断完善。
121 早期的理论基础阐述一些早期的理论研究和实验成果。
122 现代人工神经网络的主要类型如前馈神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。
2、深度学习与人工神经网络的概念解析21 深度学习的定义和核心思想详细解释深度学习如何通过多层的神经网络进行特征学习和模式识别。
211 深度学习中的层次结构说明不同层次在信息处理和特征抽象方面的作用。
212 深度学习的训练过程包括数据准备、模型构建、参数调整和优化等步骤。
22 人工神经网络的基本原理介绍神经元的工作机制、网络的连接方式以及信号传播和处理的过程。
221 人工神经网络的学习规则如误差反向传播算法、随机梯度下降等。
222 人工神经网络的拓扑结构分析不同拓扑结构对网络性能和功能的影响。
3、两者在算法和模型方面的相似性31 共同的数学基础例如线性代数、概率论、微积分等在两者中的应用。
神经网络与深度学习的区别
神经网络与深度学习的区别神经网络与深度学习是机器学习领域内的两个重要概念。
对于非专业人士来说，这两个概念可能会混淆。
虽然两者密不可分，但仍然有着显著的区别。
在本文中，我们将探讨神经网络与深度学习的这些区别。
神经网络是一种模仿人类神经系统结构与功能的计算机系统。
它由互相连接的节点组成，节点分别代表着人类大脑中的神经元。
神经网络的基本思想是，通过一系列大量的计算处理、模型迭代，使得神经网络学习到具有普遍性的规律，并能够推广至新的数据集中。
一个神经网络通常跨越多个层次，每层子节点都有许多不同的变化方式，从而使得神经网络具有拟合复杂数据的能力。
深度学习是一种机器学习的技巧，名称来源于其使用的深度神经网络。
深度学习与传统的机器学习技术不同，传统的机器学习技术（如支持向量机（SVM）或K-最近邻（KNN））通常需要手动选择特征。
而深度学习技术不需要人为干预，它能够自动地从数据中学习到可以产生更好结果的特征，并利用这些特征来进行分类或回归等任务，从而完成复杂的数据分析。
深度学习的核心思路是“层次化”，将网络的计算过程组织为不同的抽象层，每一层的输出作为下一层的输入，满足多次非线性叠加的传递过程，从而提高模型的分类准确率。
因此，神经网络和深度学习并非等同，而是具有某些联系和区别。
首先，神经网络包含浅层、深层和反馈神经网络（如循环神经网络），而深度学习则是针对深度神经网络的。
其次，在数据特征和处理方面，神经网络一般需要人工提取特征，而深度学习则是在大量数据训练中自我提取特征，使得模型具有更强的泛化能力。
最后，在使用方面，神经网络着重于分类、回归和聚类问题，而深度学习则对模式识别、语音识别、图像识别和自然语言处理等方面有很好的应用。
综上所述，神经网络和深度学习的区别在于深度学习是特别针对深度神经网络而言的，并且不需要人工手动提取特征，具有强大的模型泛化能力，能够应用于多种领域的数据分析和分类。
神经网络则更加重视数据的预处理和手动选择特征，适用于分类、回归和聚类等方面的问题。
深度学习中的神经网络优化算法
深度学习中的神经网络优化算法深度学习是一种人工智能技术，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
在深度学习中，神经网络是最常用的模型之一。
而神经网络的训练过程，通常需要通过优化算法来不断调整模型参数。
本文将介绍深度学习中常用的神经网络优化算法。
1. 梯度下降法梯度下降法是神经网络训练中最常用的优化算法之一。
它基于每个参数的梯度大小来不断更新参数，直到找到某个局部极小值点。
具体来说，它首先计算代价函数（loss function）对每个参数的偏导数，然后根据负梯度方向不断调整参数。
该方法被广泛应用于深度学习中的监督学习。
2. 随机梯度下降法随机梯度下降法是梯度下降法的一种变体。
它每次只使用随机选择的一部分数据计算梯度，然后更新参数。
该方法的优点在于速度更快，能够更快地找到某个局部极小值点。
但缺点是由于使用随机的数据，参数更新较为不稳定，可能会出现震荡，难以达到全局最优解。
3. 动量法动量法是一种优化梯度下降法的方法。
它通过累积之前的梯度信息，给予当前梯度更大的权重。
该方法可以加速训练过程，减少震荡。
具体来说，动量法引入了一个动量因子，用来指示在当前一步更新之前，过去更新的方向和大小。
4. 自适应学习率算法自适应学习率算法是一种能够自动调整学习率的优化算法。
在深度学习中，学习率是影响训练速度和结果的关键因素之一。
传统的梯度下降方法中，通常需要人工设置学习率，而自适应学习率算法则可以根据梯度大小自动调整学习率。
典型的算法包括AdaGrad、RMSProp和Adam等。
5. 梯度裁剪梯度裁剪是为了解决梯度爆炸和消失的问题而提出的方法。
在深度神经网络中，梯度通常会出现向无穷大或零趋近的情况，导致训练不稳定。
梯度裁剪通过限制每个梯度的绝对值来避免这种问题的出现，以保证网络的稳定和鲁棒性。
总结以上介绍了深度学习中常用的神经网络优化算法，每种算法都有其独特的优点和适用范围。
在实际应用中，通常需要根据具体任务的特点选择恰当的算法。
深度学习和神经网络的关系
深度学习和神经网络的关系随着人工智能技术的不断发展，深度学习和神经网络的研究成为了人工智能领域的两个热门话题。
那么，深度学习与神经网络之间有何关系呢？深度学习是一种基于多层神经网络结构的机器学习技术，其最基本的思想就是通过神经网络来描述多层次的非线性关系，从而达到对数据的高效建模和预测。
而神经网络则是一种模仿人类神经系统功能的计算模型，通过互相连接的节点以及这些节点之间的权重来模拟人类神经元之间的相互作用。
因此，深度学习和神经网络是紧密相关的两个领域。
深度学习的核心理念在于构建多层的神经网络结构，在每一层中学习到更高级别的特征表示，并最终对整个数据集进行训练和预测。
深度学习算法通过大量的训练数据、优秀的特征表示以及高效的优化算法，可以有效地解决分类、回归和生成等多种机器学习任务。
而神经网络则是深度学习算法的计算基础，它提供了一种强大且灵活的方法来组织和处理复杂的数据集，例如图像、视频、音频和自然语言文字等等。
简单来说，深度学习是有关神经网络的一系列算法，而神经网络则是深度学习算法的计算引擎。
深度学习属于人工智能的范畴，而神经网络则是深度学习的重要工具。
深度学习和神经网络之间的紧密联系使得它们都成为人工智能领域的重要研究方向。
事实上，现在很多深度学习中的重要算法都是基于神经网络设计的，例如卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。
此外，深度学习和神经网络也广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器人学等领域。
总之，深度学习和神经网络之间的关系是紧密相关的，两者相互依存、相辅相成。
深度学习算法的快速发展离不开神经网络这一重要的计算引擎，而神经网络的高效应用也受益于深度学习算法的不断进步。
随着人工智能技术的不断发展，相信深度学习和神经网络仍将在未来的研究中发挥着重要作用。
深度学习与神经网络
深度学习与神经网络深度学习和神经网络是近年来在人工智能领域取得重大突破的两个概念。
它们的出现改变了传统机器学习的方式，为我们提供了更强大、更高效的算法和模型。
本文将介绍深度学习与神经网络的基本概念和原理，并探讨它们在各个领域的应用。
一、深度学习的基本概念深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法。
它的核心思想是通过多层次、逐层抽象的方式，从数据中自动学习特征，并用于任务的求解。
与传统机器学习相比，深度学习能够处理大规模的数据集，并能够自主学习和提取复杂高级特征。
神经网络是深度学习的基本构件，它是由人工神经元相互连接而成的网络模型。
神经网络的节点称为神经元，它们通过权重、偏置和激活函数来计算输入信号的输出。
通过调整权重和偏置，神经网络能够自我适应地学习和调整参数，达到更好的拟合数据和解决问题的效果。
二、深度学习的原理与算法深度学习的原理基于反向传播算法。
反向传播算法通过计算误差的梯度，以梯度下降的方式，不断调整神经网络的参数，使得网络输出尽可能接近实际标签。
例如，在图像识别任务中，反向传播算法能够让神经网络自动学习到图像的边缘、纹理等特征。
为了提高神经网络的性能和训练效率，人们提出了一系列深度学习算法和模型。
其中，卷积神经网络（CNN）是处理图像和视觉任务的经典模型；循环神经网络（RNN）则适用于语言处理和时序数据分析；生成对抗网络（GAN）则能够生成逼真的图像样本。
这些模型的结构和算法都经过不断改进和优化，使得深度学习在多个领域中都取得了令人瞩目的成果。
三、深度学习的应用领域深度学习的应用领域非常广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医学影像分析等多个方向。
在计算机视觉中，深度学习可以用于图像分类、物体检测、人脸识别等诸多任务。
在自然语言处理中，深度学习能够实现文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
在医疗领域，深度学习可以帮助医生进行病理判断、癌症检测等。
这些应用不仅提高了工作效率，也改善了我们的生活质量。
深度学习神经网络的特点与优势
深度学习神经网络的特点与优势深度学习神经网络，作为一种机器学习和人工智能的领域，近年来受到了广泛的关注与研究。
它以人脑神经网络为模型，通过多层的神经元进行信息传递和处理，具有许多独特的特点和优势。
本文将探讨深度学习神经网络的特点与优势，并分析其在不同领域的应用。
一、特点：1. 多层结构：深度学习神经网络由多个层次的神经元组成，每一层都负责特定的功能和信息处理任务。
通过这种多层结构，网络可以逐层学习并提取数据的高级特征，从而实现更加准确和复杂的预测和分类。
2. 自动特征学习：与传统的机器学习方法相比，深度学习神经网络具有自动学习特征的能力。
它能够通过训练数据自行学习提取特征，不需要人工指定具体的特征参数。
这种自动特征学习的能力使得深度学习网络在处理大规模和复杂数据时更加高效和精确。
3. 非线性模型：深度学习神经网络采用非线性的激活函数，使得网络能够建模和处理非线性关系。
这种非线性模型能够更好地适应现实世界中的复杂问题，并提供更准确的预测和分类。
4. 并行计算：深度学习神经网络可以通过并行计算的方式进行训练和推理，在处理大规模数据和复杂模型时具有较高的计算效率。
这种并行计算能力使得深度学习在大数据环境下展现了巨大的潜力。
二、优势：1. 强大的预测能力：深度学习神经网络通过学习大量数据中的模式和规律，可以对未知数据进行预测和分类。
它能够从复杂的数据中提取高级特征，进而实现更准确的预测，如图像识别、语音识别等。
2. 大规模数据处理：深度学习神经网络擅长处理大规模的数据，可以从海量数据中学习和挖掘有用的信息。
这对于处理互联网、社交媒体等数据密集型应用具有重要意义，如推荐系统、广告优化等。
3. 强抗噪能力：在现实世界中，数据常常带有噪声和不完整性。
深度学习神经网络通过学习大量的数据，可以从中识别和过滤噪声，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
4. 可解释性和可视化：深度学习神经网络的内部结构可以通过可视化技术呈现出来，使得模型的学习过程和决策过程更加可解释。
深度学习 神经网络
我们希望所建立的网络可以尽可能的满足这些不变性特点。 为了理解卷积神经网络对这些不变性特点的贡献，我们将用不具 备这些不变性特点的前馈神经网络来进行比较。
图片识别--前馈神经网络
方便起见，我们用depth只有1的灰度图来举例。 想要完成的任务是：在宽长为4x4 的图片中识别是否有下图所示的“横折”。 图中，黄色圆点表示值为0的像素，深色圆 点表示值为1的像素。 我们知道不管这个横折在图片中的什么位置，都会被认为是相同 的横折。
例子：人脸识别
物质组成视角：神经网络的学习过程就是学习物质组成方式的过程。
增加节点数：增加同一层物质的种类，比如118个元素的原子层就有118个节点。
增加层数：增加更多层级，比如分子层，原子层，器官层，并通过判断更抽象的概念来 识别物体。
2.3、神经网络的训练
神经网络的学习过程就是学习控制着空间变换方式（物质组成方式）的权重矩阵 W ， 那如何学习每一层的权重矩阵 W 呢？
因为环境的变化是随机的，所以进化并没有方向，但是却有增加差异性的趋势。 通过自我复制的方式，能够产生的差异性还是较弱。所以自然界慢慢的开始形成了有性 繁殖，两个不同的个体进行交配，增加子代的差异性。但是有性繁殖使得大范围移动成 为了必然需求。环境会随着移动而变化，个体在上一环境中通过自然学习所学习到的关 联，在下一个环境并不适用。
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运用BP算法的多层前馈神经网络神经网络实例：
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1
0
1
0.2
0.4
-0.5
-0.3
0.1
0.2
-0.3
-0.2
-0.4
0.2
0.1
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省去中间计算过程，最后得到第一轮训练之后的新的权重与阈值：
深度学习与神经网络的区别与联系
深度学习与神经网络的区别与联系在当今人工智能的浪潮中，深度学习和神经网络是两个备受关注的话题。
虽然有很多人认为这两个名词是同义词，但实际上它们有着明显的区别和联系。
本文将从各个方面深入探讨深度学习和神经网络的异同点，希望能够帮助读者更好地理解这两个概念。
1.定义深度学习是一种机器学习模型，它通过一系列的计算单元来模拟人类神经元的工作原理，进行信息的处理和学习。
而神经网络是一个由许多神经元组成的网络，其中每个神经元都有一些输入和一个输出。
神经网络的基本结构是由一个输入层、若干个隐藏层和一个输出层组成的。
2.结构从结构上来看，深度学习与神经网络有着明显的不同。
深度学习模型可以包含多个层次，一般包括输入层、多个隐藏层和输出层。
而神经网络的层数相对较少，一般只包含一个或几个隐藏层。
这也意味着深度学习模型可以处理更加复杂的数据结构和任务，而神经网络的能力相对较弱。
3.计算原理深度学习利用反向传播算法进行训练，这种算法能够根据实际输出与预期输出之间的误差，来调整网络中每个神经元之间连接的权值，从而达到最小化误差的目的。
而神经网络的计算原理与深度学习比较相似，但是神经网络训练的过程中一般采用基于梯度下降法的反向传播算法。
4.应用场景深度学习在图像处理、自然语言处理等领域具有很广泛的应用，例如图像分类、语音识别等，在这些领域中深度学习模型取得了非常好的效果。
而神经网络的应用场景相对较为狭窄，一般只应用于图像处理等相对简单的任务。
5.优劣势分析深度学习相对于神经网络的优势在于其更加高级的结构和学习能力，可以处理更加复杂的数据结构和任务。
但同时也存在着训练时间较长、过拟合等问题。
而神经网络的优势在于其简洁的结构和速度快的训练过程，但其在处理复杂数据结构和复杂任务时表现相对较差。
6.未来发展趋势随着深度学习和神经网络的不断发展，两者之间的界限也随之模糊。
未来的研究将更加关注深度学习和神经网络之间的融合和优化，以达到更加高效和强大的人工智能模型。
神经网络和深度学习的关系
神经网络和深度学习的关系
近年来，神经网络和深度学习技术在计算机及相关领域取得了重大突破，它们也正在影响着许多不同领域的发展。
那么，神经网络和深度学习到底有何关系?
从定义上来看，神经网络是一个涉及多层神经元的模型，它可以通过调整其内部参数来实现强大的功能。
在这里，神经元可以用来储存和处理任何数据和信号，这使得它可以在大量的数据下解决复杂的问题。
它可以被用于处理各种不同的任务，包括自动驾驶、图像处理和自然语言处理等。
而深度学习技术则是基于神经网络技术的一种更加强大的技术。
深度学习技术可以在大量的数据和大量的复杂模型结构下实现比例
制和非比例制学习，从而使其具备更强大的功能。
它可以用于自动驾驶、计算机视觉任务和自然语言处理等许多领域。
因此，神经网络和深度学习技术之间有着密切的关系，神经网络是驱动深度学习技术的基础，而深度学习则是在神经网络技术之上发展起来的一种更加强大的技术。
借助深度学习，研究人员可以处理更复杂和更大规模的任务，这是神经网络技术所不能做到的。
此外，深度学习也有助于提高神经网络的性能。
结合深度学习技术，研究人员可以应用许多先进的方法，比如机器学习、自适应优化和自监督学习，来最大限度地利用神经网络的潜力，使它能够有效地处理更复杂的任务。
因此，神经网络和深度学习之间存在着千丝万缕的联系，神经网
络是深度学习发展的基础，而深度学习也可以提高神经网络的性能。
而如何更好地利用这两项技术，也是计算机和相关领域研究人员当前面临的课题之一。
深度学习中的神经网络搜索
神经网络搜索（Neural Network Search）是一种新兴的深度学习技术，旨在通过搜索算法自动发现高性能的神经网络架构，以加速模型训练和提高模型性能。
神经网络搜索基于机器学习原理，通过自动化搜索和评估不同神经网络架构的性能，最终找到最优的网络结构，从而大幅度提高深度学习的效率和效果。
神经网络搜索的核心思想是通过搜索算法自动发现最优的网络结构，而不是依赖于人工设计或简单的经验性选择。
这种技术利用了机器学习中的搜索和优化方法，结合深度学习的特性，通过大规模的数据集和计算资源进行训练和评估，以找到最优的网络结构。
神经网络搜索的主要步骤包括：1. 定义搜索空间：搜索空间是所有可能被选中的神经网络结构集合，通常包括网络层数、每层神经元数量、激活函数类型、优化器选择等。
2. 生成候选网络：从搜索空间中随机选择一组候选网络结构，通常会生成大量的候选网络。
3. 评估网络性能：对每个候选网络进行评估，通常使用预定义的评估指标，如准确率、损失值等。
4. 更新搜索空间：根据候选网络的性能，更新搜索空间，保留性能好的网络结构，剔除性能差的网络结构。
5. 终止条件：设定一定的搜索次数或达到预设的性能阈值时，停止搜索，输出最优的网络结构。
神经网络搜索的优势在于其自动化和高效性。
通过大规模的数据和计算资源进行训练和评估，神经网络搜索能够快速找到最优的网络结构，大大提高了深度学习的效率和效果。
此外，神经网络搜索还具有很强的泛化能力，即使在未见过的数据集上也能取得较好的性能。
神经网络搜索的应用场景非常广泛，包括但不限于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的模型训练。
通过神经网络搜索，可以大幅度提高模型的性能和效率，为各种应用场景提供更好的支持。
然而，神经网络搜索也存在一些挑战和限制。
首先，搜索算法的效率直接影响搜索结果的质量和速度。
其次，神经网络搜索需要大量的数据和计算资源进行训练和评估，这可能会增加成本和时间成本。
深度学习知识：卷积神经网络与循环神经网络的比较
深度学习知识：卷积神经网络与循环神经网络的比较深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的方法，它旨在通过彼此之间有关的多层神经网络相互作用来解决复杂的模式识别问题。
在深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是两种最常用的神经网络架构。
它们分别适用于不同类型的任务，且各有优劣。
本文将对卷积神经网络和循环神经网络进行较为全面的比较。
我们将首先分别介绍这两种网络的基本原理和结构，然后从不同的角度对它们进行比较，包括适用领域、处理长期依赖性、参数共享、计算效率等方面。
1.卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理图像、语音识别、自然语言处理等高维数据的神经网络。
其核心思想是局部感知（local perception）和参数共享（parameter sharing）。
卷积层通过滤波器（filter）来提取数据的特征，池化层（pooling layer）通过降采样（down-sampling）来减少数据维度，全连接层（fully connected layer）则用于输出分类结果。
1.1卷积层：卷积层通过一系列的滤波器对输入数据进行卷积运算，从而提取数据的空间信息。
卷积运算的优势在于参数共享，使得网络对于输入的平移、旋转、尺度变化具有一定的不变性。
1.2池化层：池化层用于减少数据维度，提高模型的鲁棒性。
常用的池化操作包括最大池化（max pooling）、平均池化（average pooling）等。
1.3全连接层：全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射到具体的分类结果上。
2.循环神经网络循环神经网络是一种适用于处理序列数据的神经网络结构。
其核心特点是具有循环连接（recurrent connection），能够在网络内部建立记忆，从而处理不定长的输入序列。
为了解决长期依赖性（long-term dependency）的问题，循环神经网络引入了门控机制，其中最典型的模型是长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。
深度学习分类
深度学习的主要分类1. 有监督的神经网络(Supervised Neural Networks)1.1. 神经网络(Artificial Neural Networks)和深度神经网络(Deep Neural Networks)追根溯源的话，神经网络的基础模型是感知机(Perceptron)，因此神经网络也可以叫做多层感知机(Multi-layer Perceptron)，简称MLP。
单层感知机叫做感机，多层感知机(MLP) 即人工神经网络(ANN)。
一般来说有1~2个隐藏层的神经网络叫做(浅层)神经网络(Shallow Neural Networks)。
随着隐藏层的增多，更深的神经网络(一般来说超过5层)就叫做深度学习(DNN)。
然而，“深度”只是一个商业概念，很多时候工业界把3层隐藏层也叫做“深度学习”。
在机器学习领域，深度(Deep)网络仅代表其有超过5~7层的隐藏层。
需要特别指出的是，卷积网络(CNN)和循环网络(RNN)一般不加Deep在名字中的原因是：它们的结构一般都较深，因此不需要特别指明深度。
想对比的，自编码器(Auto Encoder)可以是很浅的网络，也可以很深。
所以你会看到人们用Deep Auto Encoder来特别指明其深度。
应用场景：全连接的前馈深度神经网络(Fully Connected Feed Forward Neural Networks)，也就是DNN适用于大部分分类(Classification)任务，比如数字识别等。
但一般的现实场景中我们很少有那么大的数据量来支持DNN，所以纯粹的全连接网络应用性并不是很强。
1. 2. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)和递归神经网络(Recursive Neural Networks)虽然很多时候我们把这两种网络都叫做RNN，但事实上这两种网路的结构事实上是不同的。
而我们常常把两个网络放在一起的原因是：它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等。
神经网络与深度学习应用
神经网络与深度学习应用神经网络和深度学习是近年来炙手可热的话题，随着数据技术的不断提升和算力的不断增强，它们被广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、机器翻译、金融风险控制、医疗诊断等。
本文将对神经网络和深度学习的基本概念和应用场景进行系统的介绍。
一、神经网络和深度学习的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经元和突触之间相互连接的网络结构，通过学习样本数据，自动发现数据之间的内在联系和规律，并进行分类、预测或优化等任务。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多层，称为深度神经网络。
深度学习是一种借鉴神经网络的思想，以多层无监督和有监督学习方式为基础，通过多层特征提取和复杂组合，构建高效的学习模型。
深度学习技术主要包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习等。
二、神经网络和深度学习的应用场景1. 图像识别图像识别是神经网络和深度学习技术的一大应用场景。
以人脸识别为例，深度学习模型可以通过对大量训练数据的学习和分析，学习到人脸的特征，从而进行准确的人脸识别。
在互联网金融、智能农业、智慧城市等领域，图像识别技术也有着广泛的应用。
2. 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机对人类自然语言的理解和处理，包括语言模型、情感分析、问答系统等。
神经网络和深度学习技术可以处理大量文本数据，自动提取文本特征，从而更好地理解和处理文本信息。
3. 机器翻译机器翻译是一项非常重要的任务，可以通过深度学习技术进行实现。
例如，神经机器翻译模型可以通过训练双语语料库和翻译对齐数据，自动学习翻译规则和语言模型，从而实现高质量的机器翻译。
4. 金融风险控制金融风险控制是金融领域的一项重要任务。
神经网络和深度学习技术可以通过分析大量历史数据，自动识别潜在风险因素，预测未来市场变动趋势，从而帮助投资者及时采取决策。
5. 医疗诊断在医疗诊断领域，神经网络和深度学习技术可以通过对大量医学影像及病例数据的分析，提高医疗诊断准确率。
神经网络和深度学习的关系
神经网络和深度学习的关系
神经网络和深度学习具有密切的联系。
首先，神经网络是深度学习的一种实现形式，两者在某些方面有所共通。
神经网络可以看作是一种特殊的深度学习模型，它由一系列由神经元组成的层组成，每一层都有各自的特征，其中前面一层的输出为后面一层的输入，这种有层次的模型结构被称为“深度结构”。
深度学习是一种机器学习算法，用于构建复杂的模型，它包括有神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等多种模型结构。
这些模型的优势在于可以根据历史数据学习输入与输出之间的关系，从而实现再生成和推理目标。
两者的关系在于，神经网络是深度学习的基础，深度学习是神经网络的一般框架。
神经网络模型包含了大量的超参数和模型权重，这些参数是依据历史数据训练出来的，因此，神经网络是深度学习的有效工具，深度学习可以帮助模型调整参数，以利用大量的历史数据来学习和优化网络模型。
另外，神经网络和深度学习的另一个共同的特点是，它们都可以适应不断变化的数据。
神经网络可以通过引进新的隐层，或者改变现有隐层的数量，达到快速调整模型结构，让模型能够有效地处理新的输入数据。
而深度学习可以通过更新参数和学习策略，使得模型能够应对数据变化带来的影响，从而进行有效的学习。
总而言之，神经网络是深度学习的一种实现形式，深度学习可以有效地调整神经网络模型，从而达到更好的推理效果。
两者之间共同拥有能够适应不断变化的数据的能力，使得深度学习算法可以从大量的历史数据中挖掘出更高效的结果。
深度学习与神经网络的关系解析
深度学习与神经网络的关系解析深度学习（Deep Learning）是一种基于神经网络的机器学习方法，在近年来取得了巨大的成功。
神经网络（Neural Networks）是深度学习的核心组成部分，它模仿人脑中的神经元网络构建而成，具有强大的学习和逼近能力。
本文将对深度学习与神经网络之间的关系进行解析，探讨它们在实际应用中的作用和相互影响。
一、深度学习的概念和特点深度学习是一种机器学习的方法，其核心思想是通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程。
与传统的机器学习算法相比，深度学习具有以下几个特点：1. 多层结构：深度学习中的神经网络由多个层次的神经元组成，每一层都对输入数据进行处理和转换，从而逐步提取出数据的高阶特征。
2. 自动学习：传统的机器学习算法需要手动设计特征提取器，而深度学习通过神经网络的自动学习能力，可以从原始数据中自动提取出有用的特征表示。
3. 大规模数据：深度学习的有效性依赖于大规模的训练数据，通过海量的数据进行训练，能够提高模型的泛化能力和鲁棒性。
二、神经网络的结构和工作原理神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元以及它们之间的连接组成。
在神经网络中，每个神经元接收到来自上一层神经元的输入，通过激活函数进行处理，并将输出传递给下一层神经元。
神经网络的结构可以分为三个方面来解析：1. 输入层：神经网络的第一层为输入层，负责接收来自外部的数据输入。
输入层通常不进行任何处理，只是简单地将数据传递给下一层。
2. 隐藏层：在神经网络中，除了输入层和输出层之外的所有层都可以称为隐藏层。
隐藏层通过大量的神经元和复杂的连接关系，对输入数据进行多次的非线性变换和特征提取。
3. 输出层：输出层是神经网络的最后一层，负责将处理后的数据输出给外部。
输出层的神经元通常根据不同的任务和应用，采用不同的激活函数进行输出。
三、深度学习与神经网络的关系深度学习是建立在神经网络之上的一种机器学习方法。
神经网络是深度学习的工具和载体，深度学习通过构建多层神经网络，并通过大量的训练数据进行参数优化，来实现对复杂模式和规律的学习和建模。
深度学习的神经网络算法及其应用
深度学习的神经网络算法及其应用深度学习是一种人工智能领域中的机器学习方法，它模仿人类大脑神经网络的工作原理。
神经网络是深度学习的核心算法之一，它由各种连接和节点组成，可以通过学习数据中的模式和特征，从而实现分类、识别、预测等任务。
在本文中，我们将介绍深度学习的神经网络算法及其应用。
首先，让我们了解一下神经网络的基本结构。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收原始数据，隐藏层通过大量的权重和激活函数来处理数据，输出层则给出最终的结果。
每个层都有多个节点，节点之间通过连接传递信号。
在训练过程中，神经网络通过反向传播算法来调整各个连接的权重，以最小化预测结果与实际值之间的差距。
神经网络的算法有很多变种，其中包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
多层感知器是最简单的神经网络结构，它有一个或多个隐藏层，常用于解决分类和回归问题。
卷积神经网络是专门用于处理图像和视频的神经网络，其核心思想是通过卷积操作来提取图像中的空间特征。
循环神经网络主要用于处理序列数据，如自然语言处理和语音识别，它通过记忆之前的状态来处理当前的输入。
深度学习的神经网络算法在许多领域都取得了令人瞩目的成果。
在计算机视觉领域，卷积神经网络已经在图像分类、目标检测、图像生成等任务中取得了突破性的进展。
例如，通过训练大规模的数据集，可以构建准确分类各种物体的卷积神经网络。
在语音识别领域，循环神经网络已经被广泛应用于转录和翻译口语。
通过处理输入音频序列，循环神经网络可以输出对应的文本结果。
此外，深度学习的神经网络算法还可以应用于自然语言处理、推荐系统、医学诊断等多个领域。
然而，深度学习的神经网络算法也面临一些挑战和限制。
首先，神经网络需要大量的数据进行训练，而且训练过程通常需要较长时间。
此外，过拟合也是一个常见的问题，即训练集上的表现优于测试集。
为了解决这个问题，常常采用正则化技术、Dropout等方法来减少过拟合。
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习
神经网络与深度学习是人工智能领域中的重要概念，它们的发展和应用对于推动科学技术的进步具有重要意义。
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的数学模型，通过学习和训练可以实现复杂的模式识别和决策任务。
而深度学习则是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构来提高模型的表达能力和泛化能力。
神经网络的基本结构是由多个神经元组成的网络，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数进行处理后输出结果。
神经网络的训练过程就是通过调整神经元之间的连接权重，使得网络能够更好地拟合训练数据，并在未见过的数据上取得良好的预测效果。
深度学习则是通过构建多层次的神经网络结构，可以学习到更加复杂和抽象的特征表示，从而提高模型的性能和泛化能力。
神经网络与深度学习在各个领域都有着广泛的应用，比如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
在计算机视觉领域，深度学习已经取得了很大的突破，比如图像分类、目标检测、图像生成等任务都可以通过深度学习模型来实现。
在自然语言处理领域，深度学习模型如循环神经网络和Transformer模型已经成为了主流，可以实现文本分类、机器翻译、情感分析等任务。
然而，神经网络与深度学习也面临着一些挑战和限制，比如模型的训练需要大量的数据和计算资源，容易过拟合等问题。
因此，研究人员一直在努力改进神经网络和深度学习算法，提高模型的效率和鲁棒性。
未来，随着人工智能技术的不断发展和进步，神经网络与深度学习将会在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和创新。
神经网络与深度学习的区别
神经网络与深度学习的区别在当今数字化时代，神经网络和深度学习是两个备受瞩目的领域，它们在机器学习和人工智能方面发挥着重要的作用。
虽然它们常常被混淆，但实际上，神经网络和深度学习是两个不同的概念，各自具有独特的特点和应用。
本文将探讨神经网络与深度学习之间的区别，以帮助读者更好地理解它们的本质和用途。
一、神经网络的基本概念神经网络是一种受人脑神经系统启发的计算模型。
它由多个神经元（或节点）组成，这些神经元相互连接，形成一个网络。
每个神经元接收输入，进行一定的计算，然后产生输出。
这些输出可以成为其他神经元的输入，从而形成信息的传递和处理。
神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接受原始数据，隐藏层执行复杂的计算，而输出层生成最终的结果。
神经网络使用权重和偏差来调整神经元之间的连接强度，以便实现学习和适应不同的任务。
常见的神经网络类型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）。
二、深度学习的核心概念深度学习是一种机器学习方法，旨在模拟人类大脑的工作方式，以便实现智能任务。
深度学习的关键特征是深度神经网络，即包含多个隐藏层的神经网络。
这些深层结构允许模型自动提取和表示数据的高级特征，从而提高了性能和泛化能力。
深度学习的应用非常广泛，包括图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域。
深度学习模型通常通过大规模数据集进行训练，使用梯度下降等优化算法来调整权重和偏差，以最小化损失函数。
深度学习的流行算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）等。
三、神经网络与深度学习的区别虽然神经网络和深度学习都涉及神经元和神经元之间的连接，但它们之间存在一些关键区别：1. 深度：神经网络通常包括一到两个隐藏层，而深度学习模型包含多个隐藏层，通常称为深层神经网络。
机器学习、深度学习、神经网络、深度神经网络之间有何区别？
机器学习、深度学习、神经⽹络、深度神经⽹络之间有何区别？其实⼀开始，我也是被这个⼏个词搞的晕晕的，不过经过阅读书籍及⽹络查找资料，已经完全搞清楚了这⼏个概念之间的区别。
机器学习机器学习早在20世纪50年代就已经很⽕了，它有着很长的历史，主要指的是研究如何使⽤机器来模拟⼈类学习活动的⼀门学科。
简单的说，就是让机器具备学习能⼒，就叫机器学习了。
深度学习深度学习的概念由Hinton等⼈于2006年提出，Hinton被誉为深度学习之⽗，不过深度学习的本质就是⼈⼯神经⽹络。
深度学习是机器学习的⼀种。
神经⽹络神经⽹络如果前⾯没有加前缀，⼀般是指⽣物神经⽹络，⽣物神经⽹络指的就是动物⼤脑，我们的⼤脑由⽆数个(⼏⼗上百亿)个神经元组成，这些神经元组成了⼀个极其复杂的神经⽹络，这个神经⽹络就是我们⼤脑的核⼼，⼈类为什么具备学习，思维及意识等，就是因为我们⼈类有着⽣物界最为强⼤的神经⽹络(即⼤脑)。
我们有着这么强⼤的神经⽹络，⾃然是全球科学家都希望能够模拟的，如果能够模拟成功，那么机器也能够跟⼈⼀样，⾄少能够具备学习能⼒，于是就有了⼈⼯神经⽹络。
深度神经⽹络深度神经⽹络其实就是⼀种神经⽹络，⽆论它指的是⽣物的神经⽹络，还是⼈⼯的神经⽹络，它指的都是这个神经⽹络的复杂度，拿⼈⼯神经⽹络来说，神经⽹络的层数越多，就越复杂，它所具备的学习能⼒就越深，因此我们就称之为深度神经⽹络了。
它们之间的关系深度学习是机器学习的⼀种，常⽤的其他机器学习⽅法除了深度学习，⽐较知名的还有VM(向量机)。
⽽深度学习的本质就是⼈⼯神经⽹络，曾经⼈⼯神经⽹络被社会各界不看好，很难获得投资，因此2006年Hinton就将这个以⼈⼯神经⽹络为本质的机器学习⽅法，改名为深度学习了。
为什么会叫深度学习，我认为是因为⼈⼯神经⽹络就是模拟⼈脑的机制来学习了，⽽神经⽹络的层数越多(层数多的神经⽹络就可以叫深度神经⽹络了)，学习能⼒就越强，越有深度，因此就叫深度学习了。
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进化核心:繁殖、变异、筛选的动态循环 关键在于，关联的更新速度>环境的变化速度。
刚才的描述是蛋白质层面上的低等智能，通过自我繁殖来进行进化。自然界无法瞬 间产生特别复杂的功能，高等智能都是由低等智能迭代生成的。高等智能最具代表性的 就是可以思考。但是思考的原理实在难以解读。还是用老方法，转而问为什么会进化出 意识允许我们思考，它能够解决什么问题？ 因为环境的变化是随机的，所以进化并没有方向，但是却有增加差异性的趋势。 通过自我复制的方式，能够产生的差异性还是较弱。所以自然界慢慢的开始形成了有性 繁殖，两个不同的个体进行交配，增加子代的差异性。但是有性繁殖使得大范围移动成 为了必然需求。环境会随着移动而变化，个体在上一环境中通过自然学习所学习到的关 联，在下一个环境并不适用。
需要新的学习方式：
•生长周期：无法自然选择试错 • 大脑模拟：预测未来事件 • 神经网络：寻找过去事件到未来事件的关联f (任意两个空间)
2、神经网络
2.1、神经元
每层神经网络的数学理解：用线性变换跟随着非线性变化，将输入空间投向另一个 空间。
每层神经网络的物理理解：通过现有的不同物质的组合形成新物质。
图片识别--卷积神经网络 卷积神经网络就是让权重在不同位置共享的神经网络。
局部连接
空间共享
过滤器是共享的。
输出表达
如先前在图像表达中提到的，图片不用向量去表示是为了保留图片平面结构的信息。 同样的，卷积后的输出若用上图的排列方式则丢失了平面结构信息。 所以我们依然用矩 阵的方式排列它们，就得到了下图所展示的连接：
Sigmoid
此外，sigmoid函数的输出均大于0，使得输 出不是0均值，这称为偏移现象，这会导致后 一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的 信号作为输入。
Tanh
ReLU
可以看到，当x<0时，ReLU硬饱和， 而当x>0时，则不存在饱和问题。所以， tanh也是一种非常常见的激活函数。 ReLU 能够在x>0时保持梯度不衰减， 与sigmoid相比，它的输出均值是0， 从而缓解梯度消失问题。然而，随着 使得其收敛速度要比sigmoid快，减少 训练的推进，部分输入会落入硬饱和 迭代次数。然而，从途中可以看出， 区，导致对应权重无法更新。这种现 tanh一样具有软饱和性，从而造成梯 象被称为“神经元死亡”。 度消失。
0 -0.3 -0.4
1 0.1 0.2
0.2 0.2 0.1
0.4 -0.3
省去中间计算过程，最后得到第一轮训练之后的新的权重与阈值：
0.192
-0.306 0.4
0.1 -0.508 0.194 -0.261 -0.138 0.218 0.194 -0.408
4.1、视觉感知
4.1.1、画面识别是什么任务？ 卷积神经网络最初是服务于画面识别的，所以我们先来看看画面识别的实质是什么。
通过上面的两组对比图可以知道，即便是相同的图片经过不同的视觉系统，也会得到 不同的感知。 任何视觉系统都是将图像反光与脑中所看到的概念进行关联。 画面识别实际上是寻找（学习）人类的视觉关联方式������， 并再次应用。
4.1.2、图片被识别成什么取决于哪些因素？
图片被识别成什么不仅仅取决于图片本身，还取决于图片是如何被观察的。
3.2.4、具体流程
①
② ③ ④ ⑤ ⑥
收集训练集：也就是同时有输入数据以及对应标签的数据。
设计网络结构：确定层数、每一隐藏层的节点数和激活函数，以及输出层的激活函数 和损失函数。 数据预处理：将所有样本的输入数据和标签处理成能够使用神经网络的数据，标签的 值域符合激活函数的值域。 权重初始化：每层的权重在训练前不能为空，要初始化才能够计算损失值从而来降低。 训练网络：训练过程就是用训练数据的输入经过网络计算出输出，再和标签计算出损 失，再计算出梯度来更新权重的过程。 预测新值：训练过所有样本后，打乱样本顺序再次训练若干次。训练完毕后，当再来 新的数据输入，就可以利用训练的网络来预测了。
上面是一层神经网络可以做到的，如果把一层神经网络的输出当做新的输入再次用 这5种操作进行第二遍空间变换的话，网络也就变为了二层。设想网络拥有很多层时，对 原始输入空间的“扭曲力”会大幅增加，如下图，最终我们可以轻松找到一个超平面分 割空间。
当然也有如下图失败的时候，关键在于“如何扭曲空间”。所谓监督学习就是给予 神经网络网络大量的训练例子，让网络从训练例子中学会如何变换空间。每一层的权重W 就控制着如何变换空间，我们最终需要的也就是训练好的神经网络的所有层的权重矩阵。 线性可分视角：神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非 线性变换，将原始输入空间投向线性可分/稀疏的空间去分类/回归。 增加节点数：增加维度，即增加线性转换能力。 增加层数：增加激活函数的次数，即增加非线性转换次数。
ELU
Maxout
这个激活函数有点大一统的感觉，因为 maxout网络能够近似任意连续函数，且当 w2,b2,…,wn,bn为0时，退化为ReLU。 Maxout能够缓解梯度消失，同时又规避了 ReLU神经元死亡的缺点，但增加了参数和计 算量。
融合了sigmoid和ReLU，左侧具有软饱和 性，右侧无饱和性。右侧线性部分使得 ELU能够缓解梯度消失，而左侧软饱能够 让ELU对输入变化或噪声更敏感。ELU的输 出均值接近于零，所以收敛速度更快。
反向传播算法
• 局部极小值
梯度下降不一定能够找到全局的最优解，有可能是一个局部最优解。
解决办法：
1.调节步伐：调节学习速率，使每一次的更新“步伐”不同。 （1）随机梯度下降(SGD)：每次只更新一个样本所计算的梯度 （2）小批量梯度下降（MGD）：每次更新若干样本所计算的梯度的平均值 （3）动量（Momentum）：不仅仅考虑当前样本所计算的梯度，还考虑到Nesterov动量 （4）Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam：这些方法都是训练过程中依照规则降低学习 速率，部分也综合动量 2.优化起点：合理初始化权重、预训练网络，使网络获得一个较好的“起始点”。 常用方法有： 高斯分布初始权重（Gaussian distribution） 均匀分布初始权重（Uniform distribution） Glorot 初始权重、 He初始权重 稀疏矩阵初始权重（sparse matrix）
2.2.2、物理视角：“物质组成” 回想上文由碳氧原子通过不同组合形成若干分子的例子。从分子层面继续迭代这种 组合思想，可以形成DNA，细胞，组织，器官，最终可以形成一个完整的人。不同层级之 间都是以类似的几种规则再不断形成新物质。
例子：人脸识别
物质组成视角：神经网络的学习过程就是学习物质组成方式的过程。 增加节点数：增加同一层物质的种类，比如118个元素的原子层就有118个节点。 增加层数：增加更多层级，比如分子层，原子层，器官层，并通过判断更抽象的概念来 识别物体。
感知机（perceptron）是由两层神经元组成 的结构，输入层用于接受外界输入信号，输 出层（也被称为是感知机的功能层）就是MP神经元。 感知机能容易的实现逻辑与、或、非运算。 一般的，对于给定训练集，所需的权重以及 阈值都可以通过学习得到。
感知器只能做简单的线性分类任务。
4.1多层前馈神经网络 要解决非线性可分问题，就要使用多层神经网络。最基础的多层神经网络就是多层前 馈神经网络。
4.2、BP算法 多层网络的学习能力显然要比单层感知机强的多。但是简单的感知机学习就不够了， 需要更强大的学习算法。不得不提其中最杰出、最成功的代表——误差逆传播（error BackPropagation，简称BP）算法。
运用BP算法的多层前馈神经网络神经网络实例：
1 -0.5 -0.2
2.3、神经网络的训练
神经网络的学习过程就是学习控制着空间变换方式（物质组成方式）的权重矩阵 W ， 那如何学习每一层的权重矩阵 W 呢？ 2.3.1、激活函数
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网 络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等 价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线 性映射学习能力。
图片识别--前馈神经网络
方便起见，我们用depth只有1的灰度图来举例。 想要完成的任务是：在宽长为4x4 的图片中识别是否有下图所示的“横折”。 图中，黄色圆点表示值为0的像素，深色圆 点表示值为1的像素。 我们知道不管这个横折在图片中的什么位置，都会被认为是相同 的横折。
若训练前馈神经网络来完成该任务，那么表达图像的三维张量将会被摊平成一个向 量，作为网络的输入，即(width, height, depth)为(4, 4, 1)的图片会被展成维度为16 的向量作为网络的输入层。再经过几层不同节点个数的隐藏层，最终输出两个节点，分 别表示“有横折的概率”和“没有横折的概率”，如下图所示。
画面不变性 在决定如何处理“数字长方体”之前，需要清楚所建立的网络拥有什么样的特点。 我们知道一个物体不管在画面左侧还是右侧，都会被识别为同一物体，这一特点就是不 变性，如下图所示：
我们希望所建立的网络可以尽可能的满足这些不变性特点。 为了理解卷积神经网络对这些不变性特点的贡献，我们将用不具 备这些不变性特点的前馈神经网络来进行比较。
解决办法是用大量物体位于不同位置的数据训练，同时增加网络的隐藏层个数 从而扩大网络学习这些变体的能力。 然而这样做十分不效率，因为我们知道在左侧的“横折”也好，还是在右侧的 “横折”也罢，大家都是“横折”。 为什么相同的东西在位置变了之后要重新学习？ 有没有什么方法可以将中间所学到的规律也运用在其他的位置？ 换句话说，也就是 让不同位置用相同的权重。
1.
2. 3.
可微性： 当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。