简单了解什么是神经网络
123 浏览量
2020-09-20
22:57:23
上传
评论
收藏 146KB PDF 举报
简单了解什么是神经网络简单了解什么是神经网络
主要介绍了简单了解什么是神经网络，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。
深度学习这个词指的是训练神经网络。深代表着非常大的神经网络。那么神经网络到底是什么呢?看了这篇文章后你就会有很
直观的认识了。
我们从一个房价预测的例子开始吧。因为现在房价太他妈贵了，早8年前我父母说帮我在北京买个房，我觉得不能靠家里人，
所以拒绝了，现在想想，我就是个傻逼，那时候买了，我现在就不用写博客了~~
据说房价都是国人自己炒的，但除了炒作，还是有些真实因素影响着房价的，通过对这些因素进行分析，我们就可以预测房
价。假设你有一个数据集（六个房屋的面积和价格）。你想要找到一个方法（即构建一个函数）来通过面积预测出价格。如果
你熟悉线性回归（不熟悉也没关系，你就把它看作是一个数学理论），那么可以根据这个理论在实际数据附近画出一条直线，
如上图中红色的线，它附近的蓝色的小圆圈代表着六个房子的面积与房价对应的点，即根据这条线（这个函数）来找某一个面
积对应的房价，那么除了些误差外，基本上是准的。另外我们知道价格永远不会是负的，除非你是黑社会，占了别人的房子还
要让别人给你钱。所以，当面积为零，价格也为零，所以上面的直线要拐个弯。你可以把上面这个根据面积来预测价格的函数
看作一个非常简单的神经元网络（这几乎是最简单的神经元网络）。如右边的图，黄色的圈为一个神经元，房子的大小为x，
它作为输入进入这个神经元，然后神经元输出房价y。
在神经网络相关文献中，你会经常看到这个函数（上面红色的线）。这个函数在一定时间内为0，然后突然起飞飙升。它被称
为线性单元函数（ReLU ，全称为rectified linear unit）。现在不懂没有关系，后面慢慢就懂了！
上面用面积预测房价的例子是一个单神经元的小得不能再小的神经网络，通过将多个这样的神经元堆叠在一起就可以形成更大
的神经网络。你可以认为一个神经元就像一个积木块，你可以通过将许多这样的积木块堆叠在一起来获得一个更大的神经网
络。就房价的例子来说，如上图，影响房价的因素不仅仅只有面积，还有例如卧室的数量。除了面积，卧室的数量也决定了房
屋是否适合你的家庭，例如家里有3个人或5个人。另一个因素是邮政编码。邮政编码在这里代表了地理位置，地理位置繁
华，那么生活会方便一些。然后还有一个因素是学校质量等级，在中国素有学区房一说。这些因素，我们也称之为特征。根据
面积以及卧室的数量，可以推算是否满足家庭大小。根据邮政编码，可以估算生活便利性，包括去学校的便利性。最后学校等
资源评论
